キングス カレッジ ロンドンの生体医工学画像学部の研究者
ディープラーニングには通常、数万が必要ですパターン認識で最高のパフォーマンスを発揮するタグ付き画像。これは、複雑な画像データセット、特に神経疾患の検出に不可欠なMRIの深層学習システムの開発における最も弱い部分です。
「このモデルにより、タスクがはるかに簡単になりましたディープラーニングを使用した画像認識。これにより、クリニックでの自動脳MRIリーダーの登場がほぼ確実に加速します。患者の利益の可能性は計り知れません」と研究者らは述べています。
科学者は、最小の細胞構造を見ることができる顕微鏡を発表しました
研究の著者は、少なくとも1つは迅速な研究への障壁はすでに克服されていますが、さらなる問題に取り組む必要があります。現在、科学者は、さまざまなスキャナーを使用するほとんどの病院でメソッドを機能させたいと考えています。
以前、カリフォルニア大学の科学者たちは、ロサンゼルスでは、人工知能 (AI) を使用して多発性硬化症の 3 つの新しいサブタイプを特定しました。研究者らは、その発見は、病気が進行する可能性が高い人々を特定し、治療をより効果的に予測するのに役立つと述べています。
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