Algorithmen des maschinellen Lernens helfen, den Tumor zu erkennen

Datum:

2018-06-19 22:15:05

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Algorithmen des maschinellen Lernens helfen, den Tumor zu erkennen Source:

Die Diagnostik der Erkrankung ist nicht weniger wichtig, als seine Behandlung. Aber oft aus verschiedenen Gründen kann es schwierig sein, eine Reihe von zusätzlichen Faktoren. Und wenn in dem Fall nicht besonders lebensbedrohlichen Erkrankungen aufschieben lassen keine großen Komplikationen, Krankheiten wie Onkologie benötigen möglichst schnelle Diagnose. Und zur Verbesserung der выявляемости Krankheiten Google Experten schlagen die Verwendung von algorithmen des maschinellen Lernens.

Kommen auf die Hilfe der Mitarbeiter von Google haben sich entschieden, aus der Tatsache, dass, laut Statistik, in Fragen der Verfügbarkeit bei Patienten bestimmter Formen von Brust-und Prostata-Drüsen, die Meinungen der ärzte mithalten können nur auf 48%. Um dieses Problem zu beheben, und aufgefordert, die Nutzung der «Hilfe für KI». Für die Erstellung des Programms nutzten die Forscher Aufnahmen der Organe, den betroffenen Onkologie, die dem medizinischen Zentrum der Radboud Universität Nijmegen. Für diese Zwecke Recht gut ging bereits vorhandenen Algorithmus namens Inception (oder GoogLeNet).

Im Verlauf der Ausbildung System «beruhigt» eine große Anzahl von thermischen Karten, dann gibt es Bilder, die zeigen, welche Teile der Gewebe können betroffen sein. Nach einer gewissen Modifikation des Algorithmus vorbereitet mit seiner Hilfe Thermal Maps wurden verbessert, so dass Ihre Genauigkeit erreicht 89%, im Vergleich zu den ursprünglichen Bildern, die große Mengen an «Rauschen». Weiter wurde beschlossen, vergleichen die Ergebnisse der Arbeit und Schlussfolgerungen Inception mit den Ergebnissen, die ärzte geben würde. Am Ende, nach der Analyse von 130 Aufnahmen stellte sich heraus, dass Inception auf 16% effizienter Person Läsion bestimmt.

Trotz der guten Ergebnisse, die Autoren des Algorithmus behaupten, dass das Modell noch weit von der Perfektion. Es lenkt die Aufmerksamkeit nicht auf das Vorhandensein von komorbiditäten, die möglicherweise indirekt zu sagen über das Vorhandensein der Krankheit. Aber auch dabei, wenn die Arbeit zu ergänzen Person Programm-Diagnostiker war, dies kann eine äußerst positive Ergebnisse und erhöhen die Anzahl der festgestellten Krankheiten, die man vorher übersehen werden.

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