Cercetători de la Școala de Inginerie Biomedicală și Imagistică de la King's College din Londra
Învățarea profundă necesită de obicei zeci de miiimagini etichetate pentru cea mai bună performanță în recunoașterea modelelor. Aceasta este cea mai slabă parte a dezvoltării sistemelor de învățare profundă pentru seturi de date complexe de imagistică, în special RMN, care este fundamentală pentru detectarea bolilor neurologice.
„Acest model a făcut sarcinile mult mai ușoarerecunoașterea imaginii folosind învățarea profundă, iar acest lucru va accelera aproape sigur apariția cititorilor automatizați de RMN cerebral în clinică. Potențialul pentru beneficiile pacienților este enorm ”, au remarcat cercetătorii.
Oamenii de știință au prezentat un microscop care vă permite să vedeți cele mai mici structuri celulare
Autorii studiului notează că cel puțin unulbariera în calea cercetării rapide a fost deja depășită, dar încă mai trebuie soluționate probleme suplimentare. Acum oamenii de știință vor să își facă metoda să funcționeze în majoritatea spitalelor care utilizează diferite scanere.
Anterior, oamenii de știință de la Universitatea din CaliforniaÎn Los Angeles, inteligența artificială (IA) a fost folosită pentru a identifica trei noi subtipuri de scleroză multiplă. Cercetătorii spun că descoperirile lor vor ajuta la identificarea acelor persoane care sunt mai predispuse la progresul bolii și vor ajuta la prezicerea tratamentului mai eficient.
Citeste mai mult
A explicat cum se reflectă universul lângă găurile negre
S-a rezolvat misterul moliei vechi de 180 de ani: a fost deschis de șase ori și numit cu nume diferite
Mass-media: Ministerul Afacerilor Digitale a dezvăluit accidental amploarea reală a epidemiei COVID-19 din Rusia