Разработана точная ранняя диагностика болезни Альцгеймера |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-07-16 10:45 Разработана точная ранняя диагностика болезни Альцгеймера Новая методика возникла на стыке фМРТ и глубокого машинного обучения. Благодаря международной группе исследователей Гарвардского университета (США) и Хуачжунского университета науки и технологий (Китай) у врачей появился отличный помощник в диагностировании болезни Альцгеймера, а именно программа, обнаруживающая болезнь еще на ранних стадиях. Программа использует данные фМРТ и принципы машинного глубокого обучения. Она фиксирует локализацию и взаимосвязь электрических сигналов в мозге, опираясь на насыщаемость нейронов кислородом крови. Болезнь Альцгеймера можно определить именно с помощью этого показателя. В эксперименте приняли участие 194 пациента: 93 с умеренными когнитивными нарушениями и 101 с сохранным интеллектом. При этом в каждой области мозга сделали 130 замеров через фМРТ, а позже исследователи строили функциональные модели, выявляющие более тесные связи. Клинические данные сопоставляли с полом, возрастом, генетическими факторами риска пациентов. В итоге, предсказательная сила достигла и даже превысила 80%. Новый подход улучшил точность диагностики на 20%, а при использовании функционального картирования мозга прогресс детализации традиционных методов достиг 16%. В дальнейшем ученые будут только улучшать программу, расширять сферу применения. А пока разработка будет проходить контрольные тесты. Комментарии: |
|