Дослідники зі Школи біомедичної інженерії та візуалізації Королівського коледжу Лондона
Глибоке навчання зазвичай вимагає десятки тисячпомічених зображень для досягнення оптимальної роботи в розпізнаванні образів. Це найслабша частина в розробці систем глибокого навчання для складних наборів даних зображень, зокрема, МРТ, яка є основоположною для виявлення неврологічних захворювань.
«Ця модель значно полегшила завданнярозпізнавання зображень за допомогою глибокого навчання, і це майже напевно прискорить появу в клініці автоматизованих пристроїв для читання МРТ головного мозку. Потенціал користі для пацієнтів величезний », - відзначили дослідники.
Вчені представили мікроскоп, який дозволяє бачити найдрібніші клітинні структури
Автори дослідження відзначають, що хоча одинбар'єр перед швидкими дослідженнями вже подолано, але їм потрібно вирішити і подальші проблеми. Тепер вчені хочуть зробити так, щоб їх метод працював в більшості лікарень, де використовують різні сканери.
Раніше вчені з Каліфорнійського університету вЛос-Анджелесі використовували штучний інтелект (ІІ) для виявлення трьох нових підтипів розсіяного склерозу. Дослідники кажуть, що результати їхньої роботи допоможуть виявити тих людей, які з більшою ймовірністю будуть мати прогрес захворювання, і допоможуть більш ефективно спрогнозувати лікування.
Читати далі
Знайдено пояснення, як Всесвіт відбивається біля чорних дір
Вирішено 180-річна загадка метелика: його шість разів відкривали і називали по-різному
ЗМІ: Мінціфри випадково розкрило реальні масштаби епідемії COVID-19 в Росії