Pētnieki no King's College Londonas Biomedicīnas inženierzinātņu un attēlveidošanas skolas
Dziļai mācīšanās parasti prasa desmitiem tūkstošuatzīmēti attēli, lai iegūtu vislabāko sniegumu modeļu atpazīšanā. Šī ir vājākā daļa dziļu mācību sistēmu izstrādē sarežģītām attēlveidošanas datu kopām, jo īpaši MRI, kas ir būtiska neiroloģisko slimību noteikšanai.
“Šis modelis daudz atviegloja uzdevumusattēlu atpazīšana, izmantojot dziļu mācīšanos, un tas gandrīz noteikti paātrinās automatizētu smadzeņu MRI lasītāju parādīšanos klīnikā. Pacientu ieguvumu potenciāls ir milzīgs, ”atzīmēja pētnieki.
Zinātnieki ir prezentējuši mikroskopu, kas ļauj redzēt mazākās šūnu struktūras
Pētījuma autori atzīmē, ka vismaz viensbarjera ātrai izpētei jau ir pārvarēta, taču joprojām ir jārisina citas problēmas. Tagad zinātnieki vēlas panākt, lai viņu metode darbotos lielākajā daļā slimnīcu, kurās tiek izmantoti dažādi skeneri.
Iepriekš Kalifornijas universitātes zinātniekiLosandželosā mākslīgais intelekts (AI) tika izmantots, lai identificētu trīs jaunus multiplās sklerozes apakštipus. Pētnieki apgalvo, ka viņu atklājumi palīdzēs identificēt tos cilvēkus, kuriem ir lielāka slimības progresa iespējamība, un palīdzēs efektīvāk paredzēt ārstēšanu.
Lasīt vairāk
Paskaidroja, kā Visums atspoguļojas melno caurumu tuvumā
Atrisināts 180 gadus vecs kodes noslēpums: tas tika atvērts sešas reizes un nosaukts ar dažādiem nosaukumiem
Mediji: Digitālo lietu ministrija nejauši atklāja reālo COVID-19 epidēmijas mērogu Krievijā