Нейросеть выявляет раковые метастазы с точностью 99% |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту 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 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 |
2018-10-25 11:30 Google AI разрабатывают алгоритмы глубокого обучения для обнаружения раковых новообразований. Недавно алгоритм LYNA, первый раз представленный командой в 2017 году, достиг 99% точности в обнаружении метастаз рака молочной железы. В будущем разработка может использоваться для ускорения диагностики и уточнения диагнозов патологоанатомов. Инструмент для помощи патологоанатомам В основе LYNA (Lymph Node Assistant) лежит алгоритм Inception-v3 — open source модель для распознавания изображений, которая уже использовалась ранее для диагностики рака легких, меланомы и ретинопатии. Работу модели протестировали на двух наборах данных с образцами патологий рака молочной железы. В обоих наборах алгоритму удалось правильно отличить слайд с метастатическим раком от слайда без рака в 99% случаев. Кроме того, модель точно определила области с метастазами и другие подозрительные регионы на каждом слайде. Многие из них слишком малы, чтобы быть обнаруженными вручную. Таким образом, ещё одно из возможных применений LYNA — выделение проблемных зон для патологоанатомов для помощи в анализе и постановке окончательного диагноза. Модель также умеет решать сложную задачу обнаружения небольших метастаз (микрометастаз) в лимфатических узлах. Использование алгоритма позволило сократить время просмотра слайдов до 1 минуты и уменьшить частоту пропущенных микрометастаз в два раза. Разработчики планируют начать тестирование алгоритма в клинических условиях, чтобы оценить воздействие на реальные клинические процессы и результаты лечения пациентов. Источник: neurohive.io Комментарии: |
|