Pesquisadores da Escola de Engenharia Biomédica e Imagem do King's College London
O aprendizado profundo geralmente requer dezenas de milharesimagens marcadas para melhor desempenho no reconhecimento de padrões. Esta é a parte mais fraca no desenvolvimento de sistemas de aprendizagem profunda para conjuntos de dados de imagem complexos, em particular a ressonância magnética, que é fundamental para a detecção de doenças neurológicas.
“Este modelo tornou as tarefas muito mais fáceisreconhecimento de imagem usando aprendizado profundo, e isso quase certamente acelerará o advento de leitores automatizados de ressonância magnética de cérebro na clínica. O potencial de benefício para o paciente é enorme ”, observaram os pesquisadores.
Os cientistas apresentaram um microscópio que permite ver as menores estruturas celulares
Os autores do estudo observam que pelo menos uma barreira para a pesquisa rápida já foi superada, mas outros problemas ainda precisam ser resolvidos. Agora, os cientistas querem fazer seu método funcionar na maioria dos hospitais que usam scanners diferentes.
Anteriormente, cientistas da Universidade da CalifórniaEm Los Angeles, a inteligência artificial (IA) foi usada para identificar três novos subtipos de esclerose múltipla. Os investigadores dizem que as suas descobertas ajudarão a identificar as pessoas com maior probabilidade de ter a doença progredindo e a prever o tratamento de forma mais eficaz.
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