Rus geliştiriciler meme kanseri teşhisi için bir sinir ağı oluşturdu

Innopolis SEZ'den Rus geliştiriciler, karmaşık bir "geometrik" sinir ağı mimarisi oluşturdular.

çeşitli projeksiyonların eşzamanlı incelenmesibir tıbbi muayene, örneğin mamografi, göğüs röntgeni ve diğerleri. Erivan'daki OpenTalks.AI konferansındaki bilimsel araştırmanın sonuçları, rapor sırasında Üçüncü Görüş Platformu şirketinin yapay zeka departmanı başkanı Evgeniy Sidorov tarafından sunuldu. 

Geliştirici, yeni yöntemin mamografik görüntülerden meme kanseri tespitinin kalitesini önemli ölçüde artırabileceğini belirtti. 

Yenilik eş zamanlı olasılığında yatmaktadır.birden fazla görüntünün analizi, yani sinir ağı çalışma modelini insana olabildiğince yaklaştıran ve patolojik değişiklikleri tespit etme olasılığını artıran projeksiyonlar. Açıklanan bulgulara göre, büyük miktarda veri üzerinde eğitim sağlayan yeni sinir ağı mimarisi, ROC eğrisi göstergesini (bu, tıpta yapay zeka algoritmalarını değerlendirmeye yönelik bir yöntemdir) %3,5 oranında artırarak nihai 'doğruluğu' artırıyor. #187; 0,89'dan 0,92'ye (maks. = 1). 

“Bu problemdeki anahtar bilgiGeometri," dedi Evgeniy Sidorov çalışmanın sunumu sırasında. Ona göre sinir ağının geometrik bilgiyi etkili bir şekilde kullanmasına yardımcı olmak için doğrudan sinir ağına ekleniyor, bu da eğitimi hızlandırıyor ve daha az veri gerektiriyor. 

Benzer bir yöntem daha önce bilimsel makalelerinde anlatılmıştı.Pekin Üniversitesi Veri Araştırma Merkezi'nden bilim adamlarının çalışmaları. Ancak önerdikleri sinir ağı mimarisi ilk olarak nesneleri buldu; patolojilerin belirtilerini araştırdım ve bunları projeksiyonlar arasında ilişkilendirdim. "Üçüncü Görüş" işleme modeli, projeksiyonları ilişkilendirir ve ancak bundan sonra nesneleri aramaya başlar; bu, bir doktorun görüntülerle çalışma sürecini daha doğru bir şekilde yeniden üretir ve programın verimliliğini etkiler. 

Rus araştırma ekibinin başkanıVeri örneğinin artmasıyla birlikte, doktorun yaklaşımını "başlangıç ​​ve gidiş" olarak modelleyen sinir ağlarının, ek bilgi kullanan sinir ağlarından ve alt görevleri ayrı ayrı çözen "sinir ağları kademesinden" çok daha karmaşık bağımlılıkları öğrenmeye başladığını kaydetti. “Bu sinir ağları 'öğrenme' yeteneğine sahip; radyologun kendisinin göremeyeceği bağımlılıklar" dedi Evgeniy Sidorov. 

Daha fazla oku:

Beyni bunamadan koruyan bir vitamin olarak adlandırıldı

Dünyanın 100 milyon yılda nasıl değiştiğini en ayrıntılı haritada görün

Hangi erkeklerin en doğurgan olduğu ortaya çıktı: spermleri diğerlerinden %50 daha iyi