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研究表明,AI可以快速准确地分析心脏扫描


棋牌游戏官网人工智能已经开始影响你生活中无数的领域,从你的工作到你的医疗保健。新的研究显示它可以很快用于分析你的心脏.AI很快就可以用来分析你的心脏。周三发表的一项研究发现,先进的机器学习比板上认证的超声心动图学家更快,更准确,更有效率在超声扫描。该研究由加州大学旧金山分校,加州大学伯克利分校和Beth Israel Deaconess医学中心的研究人员进行。研究人员训练计算机使用180,000多个回波图像评估最常见的超声心动图(回波)视图。然后,他们对新样品的计算机和人工技术人员进行了测试。在评估回声视频时,计算机的准确率为91.7%至97.8%,而人类只有70.2%至83.5%的时间准确无误。“这为全面分析超声心动图提供了基础步骤,”资深作者Rima Arnaout博士说。加州大学旧金山分校医学中心的心脏病专家和加州大学旧金山分校医学院的助理教授。解释超声心动图可能很复杂。它们包括几个视频剪辑,静态图像和从十几个视图测量的心脏记录。某些观点之间可能只有轻微的差异,这使得人类难以提供准确和标准化的分析.AI可以提供更有帮助的结果。该研究表明,深度学习已经证明在学习图像模式方面非常成功,并且是一种有前途的工具,可以帮助专家在放射学,病理学和皮肤病学等领域进行基于图像的诊断。人工智能还被用于其他几个医学领域,从使用眼部扫描预测心脏病风险到协助住院患者。在去年发表的一项研究中,斯坦福大学的研究人员能够训练深度学习算法来诊断皮肤癌。但Arnaout说,超声心动图是不同的。当涉及识别皮肤癌时,“一个皮肤摩尔等于一个静止图像,而心脏超声则不然。对于心脏超声,一个心脏等于许多视频,许多棋牌大全下载攻略静止图像和来自至少四个不同的不同类型的记录角度,“她说。 “你不能只用一步就从心脏超声检查到诊断。你必须逐步解决这个诊断问题。”这种复杂性是AI尚未被广泛应用于超声心动图的部分原因。该研究使用了从2000年至2017年收集的267名年龄在20至96岁的UCSF医疗中心患者的223,000个随机选择的回声图像。研究人员建立了多层神经网络和使用监督学习分类的15个标准视图。 80%的图像是随机选择进行培训的,而20%是保留用于验证和测试的。经过董事会认证的超声心动图检查者获得了1,500个随机选择的图像 - 每个视图100个 - 这些图像来自给予模型的相同测试集。计算机从12个视频视图中分类图像,准确率为97.8%。单个低分辨率图像的准确率为91.7%。另一方面,人类的准确率为70.2%至83.5%。卷积神经网络的一大缺点是需要大量的训练数据,Arnaout说。 “当你在互联网上观看猫视频和其他东西时,这很好 - 其中有很多,”她说。 “但是在医学方面,有些情况下你不会有很多人患有这种疾病,或者很多人心中都有这种特殊的结构或问题。所以我们需要能够找到学习的方法她表示,研究人员能够构建视图分类,其中1%的数据不到1%。他们还有很长的路要走 - 还有很多研究要做 - 在AI在临床环境中占据这个过程的中心之前。“这是第一步,”Arnaout说。 “这不是你的医生所做的综合诊断。但令人鼓舞的是,我们能够用极少的数据实现基础步骤,因此我们可以进入下一步。”最聪明的东西:创新者正在考虑新的方法让你和周围的事物变得更聪明。技术支持:CNET记录了科技在提供新型可访问性方面的作用。最新手机棋牌
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