TECHNOLOGIE

AI brzy objeví charakteristické znaky Alzheimerovy choroby. Výsledky naznačují, že strojové učení může zvýšit kompetence a .. Technologie před 1 lety

Výsledky naznačují, že strojové učení může zvýšit odbornost a analýzu odborného neuropatologa.

Los Angeles | PTI | Vědci našli způsob, jak naučit počítač přesně detekovat jeden z charakteristických znaků Alzheimerovy choroby v lidské mozkové tkáni pomocí umělé inteligence (AI).

Studie, publikovaná v časopise Nature Communications, je svědectvím konceptu metody strojového učení pro rozlišení kritických markerů neurodegenerativního onemocnění.

Amyloidní plaky jsou hrudky fragmentů bílkovin v mozku lidí s Alzheimerovou chorobou, které ničí spojení nervových buněk, říkají vědci z University of California, Davis (UC Davis) v USA.

Stejně jako Facebook rozpoznává tváře na základě pořízených snímků, nástroj strojového učení „vidí“, zda má výběr mozkové tkáně jeden nebo druhý typ amyloidního plaku, a to velmi rychle.

Výsledky naznačují, že strojové učení může zvýšit odbornost a analýzu odborného neuropatologa.

Tento nástroj jim umožňuje analyzovat tisíckrát více dat a pokládat nové otázky, které by s omezenými možnostmi zpracování dat ani těch nejzkušenějších lidských odborníků nebylo možné.

„Stále potřebujeme patologa,“ řekla Brittany N Duggerová, docentka UC Davis a hlavní autorka studie.

“Je to nástroj, jako je klávesnice pro psaní.” Protože klávesnice pomohly psát pracovní toky, digitální patologie kombinovaná se strojovým učením může pomoci s neuropatologickými pracovními toky, “řekl Dugger.

Spolupracovala s docentem Michaelem J Keizerem na Kalifornské univerzitě v San Francisku (UCSF), aby zjistila, zda by mohli naučit počítač automatizovat pracný proces identifikace a analýzy malých amyloidových destiček různých typů ve velkých plátcích pitvy lidi .. Mozková tkáň.

Keizer a jeho tým navrhli „fúzní neuronovou síť“ (CNN), počítačový program navržený tak, aby rozpoznával vzory na základě tisíců příkladů označených lidmi.

Tým vyvinul metodu, která umožnila rychle zaznamenat nebo označit desítky tisíc snímků ze sbírky půl milionu detailních záběrů tkáně ze 43 zdravých a nemocných vzorků mozku.

Jako počítačová datová služba, která umožňuje uživatelům přejetím prstem doleva nebo doprava označit něčí fotografii „horkou“ nebo „ne“, vyvinuli webovou platformu, která Duggerovi umožňovala prohlížet jednu po druhé na vysoce zvětšených potenciálních oblastech plaku a rychle si všimnout co tam viděla.

Tento nástroj digitální patologie – který vědci nazývali „blob nebo ne“ – umožnil Duggerovi vyjádřit se k více než 70 000 „blob“ nebo kandidátům plaků rychlostí přibližně 2 000 obrázků za hodinu.

Tým UCSF použil tuto databázi desítek tisíc označených ukázkových obrázků k výcviku svého algoritmu strojového učení CNN k identifikaci různých typů mozkových změn pozorovaných u Alzheimerovy choroby.

To zahrnuje diskriminaci mezi takzvanými nukleárními a difuzními plaky a identifikaci abnormalit v cévách.

Vědci ukázali, že jejich algoritmus dokáže zpracovat celý mozkový disk s přesností 98,7 procenta, přičemž rychlost je omezena pouze počtem použitých počítačových procesorů.

Zveřejnil: Aalok Sensharma

Botón volver arriba

Byl zjištěn blokovač reklam

Chcete-li nadále používat naši webovou stránku, musíte odstranit BLOKOVÁNÍ REKLAMY. DĚKUJEME