Krievijas izstrādātāji ir izveidojuši neironu tīklu krūts vēža diagnosticēšanai

Krievijas izstrādātāji no Innopolis SEZ ir izveidojuši sarežģītu “ģeometrisko” neironu tīkla arhitektūru

vienlaicīga vairāku projekciju izpēteviena medicīniskā pārbaude, piemēram, mammogrāfija, krūškurvja rentgens un citi. Zinātniskā pētījuma rezultātus OpenTalks.AI konferencē Erevānā ziņojuma laikā prezentēja kompānijas Third Opinion Platform mākslīgā intelekta nodaļas vadītājs Jevgeņijs Sidorovs. 

Izstrādātājs norādīja, ka jaunā metode var būtiski uzlabot krūts vēža noteikšanas kvalitāti no mammogrāfiskajiem attēliem. 

Inovācija slēpjas vienlaicīgas iespējasvairāku attēlu analīze, t.i. projekcijas, kas maksimāli pietuvina neironu tīkla darbības modeli cilvēka modelim un palielina patoloģisku izmaiņu noteikšanas iespējamību. Saskaņā ar paziņotajiem atklājumiem jaunā neironu tīkla arhitektūra, kas nodrošina apmācību par lielu datu apjomu, palielina ROC līknes indikatoru par 3,5% (tā ir metode mākslīgā intelekta algoritmu novērtēšanai medicīnā), palielinot galīgo «precizitāti& #187; no 0,89 līdz 0,92 (maks. = 1). 

“Galvenā informācija šajā problēmā irģeometrija,” pētījuma prezentācijas laikā sacīja Jevgeņijs Sidorovs. Pēc viņa teiktā, lai palīdzētu neironu tīklam efektīvi izmantot ģeometrisko informāciju, tā tiek pievienota tieši neironu tīklam, kas paātrina apmācību un prasa mazāk datu. 

Līdzīga metode iepriekš tika aprakstīta viņu zinātniskajāPekinas Universitātes Datu pētniecības centra zinātnieku darbs. Tomēr viņu piedāvātā neironu tīkla arhitektūra vispirms atrada objektus, t.i. patoloģiju pazīmes, un pēc tam korelēja tās starp projekcijām. Apstrādes modelis “Trešais viedoklis” korelē projekcijas un tikai pēc tam pāriet uz objektu meklēšanu, kas precīzāk atveido ārsta darbu ar attēliem un ietekmē programmas efektivitāti. 

Krievijas pētnieku grupas vadītājsatzīmēja, ka, palielinoties datu izlasei, neironu tīkli, kas modelē ārsta pieeju "no un uz", sāk apgūt daudz sarežģītākas atkarības nekā neironu tīkli, kas izmanto papildu informāciju, un "neironu tīklu kaskāde", kas atsevišķi risina apakšuzdevumus. "Šie neironu tīkli spēj «mācīties» atkarības, kuras pats radiologs var neredzēt,” sacīja Jevgeņijs Sidorovs.

Lasīt vairāk:

Nosaukts par vitamīnu, kas aizsargā smadzenes no demences

Detalizētākajā kartē skatiet, kā Zeme ir mainījusies 100 miljonu gadu laikā

Izrādījās, kuri vīrieši ir visauglīgākie: viņu spermatozoīdi ir par 50% labāki nekā pārējie