Нейросеть диагностирует болезнь Альцгеймера с точностью 94%

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


2018-10-05 15:48

ии в медицине

Согласно данным Alzheimer’s Association, только в США болезнью Альцгеймера страдают 5,7 миллиона человек. В эту цифру входит 5,5 миллионов больных старше 65 лет, и 200 000 человек моложе 65 с ранними симптомами болезни. Учёные из Стэнфорда разработали алгоритм, который поможет врачам в ранней диагностике патологических изменений мозга. Модель распознаёт болезнь Альцгеймера и её биомаркеры на МРТ снимках с точностью 94%.

Метод

Команда разработала трёхмерную свёрточную нейронную сеть (3D-CNN), используя TensorFlow с расширенной cuDNN. Алгоритм обучили на данных из датасета ADNI, используя только МРТ-снимки. «Одно из достижений нашей работы — минимальная предварительная обработка МРТ, которая включает только удаление небольшого количества артефактов и обрезку изображений», — заявили исследователи в статье.

Алгоритм - нейросеть определяет болезнь Альцгеймера по МРТ снимкам
Архитектура 3D-CNN

Результаты

Нейронная сеть распознаёт патологические изменения, указывающие на болезнь Альцгеймера с точностью 94%. Результат превосходит предыдущие state-of-the-art методы распознавания. Алгоритм ошибается реже, чем более сложные архитектуры, потому что меньше подвержен переобучению. Кроме того, модель выявляет биомаркеры болезни — команда обнаружила, что область гиппокампа в мозге имеет решающее значение при диагностике заболевания.

болезнь Альцгеймера по МРТ снимкам
Сравнение результатов с другими методами

Источник: neurohive.io

Комментарии: