King's College London'ın Biyomedikal Mühendisliği ve Görüntüleme Okulu'ndan araştırmacılar
Derin öğrenme genellikle on binlerce gerektirirörüntü tanımada en iyi performans için etiketlenmiş görüntüler. Bu, karmaşık görüntüleme veri kümeleri için derin öğrenme sistemlerinin, özellikle nörolojik hastalıkların tespiti için temel olan MRI'nın geliştirilmesindeki en zayıf kısımdır.
“Bu model işleri çok kolaylaştırdıderin öğrenme kullanarak görüntü tanıma ve bu neredeyse kesinlikle klinikte otomatik beyin MRI okuyucularının gelişini hızlandıracaktır. Hasta yararı potansiyeli çok büyük, ”diye belirtti araştırmacılar.
Bilim insanları en küçük hücresel yapıları görmenizi sağlayan bir mikroskop sundu
Çalışma yazarları, en az birininhızlı araştırmanın önündeki engel zaten aşılmıştır, ancak daha başka sorunların da ele alınması gerekmektedir. Şimdi bilim adamları, yöntemlerinin farklı tarayıcılar kullanan çoğu hastanede çalışmasını istiyor.
Daha önce Kaliforniya Üniversitesi'nden bilim insanlarıLos Angeles'ta multipl sklerozun üç yeni alt tipini tanımlamak için yapay zeka (AI) kullanıldı.Araştırmacılar, bulgularının hastalığın ilerleme olasılığı daha yüksek olan kişileri belirlemeye ve tedaviyi daha etkili bir şekilde tahmin etmeye yardımcı olacağını söylüyor.
Daha fazla oku
Evrenin kara deliklerin yakınında nasıl yansıdığını açıkladı
180 yıllık güve gizemi çözüldü: Altı kez açıldı ve farklı isimlerle adlandırıldı
Medya: Dijital İşler Bakanlığı, Rusya'daki COVID-19 salgınının gerçek boyutunu yanlışlıkla açıkladı