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文章来源:情感天地网    发布时间:2019-2019-06-17 02:37  【字号:      】

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克里斯汀廉,纸张的放射学和共同高级作者副教授

廉带来由斯坦福大学的机器学习小组,由安德鲁·吴,计算机科学与论文的共同资深作者的兼职教授领导的运行理念,以AI的医疗训练营。中央的挑战是创造一个人工智能工具,可以准确地处理3D图像的这些大烟囱和补充临床诊断实践。

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八个临床医生通过HeadXNet的帮助下,一旦没有评估一套115个大脑扫描动脉瘤,一旦测试HeadXNet。借助该工具,临床医生正确识别更多的动脉瘤,并因此减少了“小姐”率,临床医生更容易彼此同意。HeadXNet不影响花了多长时间的临床医生决定诊断或他们的正确识别扫描无瘤能力 - 一个防范告诉别人他们有一个动脉瘤时,他们不。

梳理大脑扫描为动脉瘤的迹象可能意味着通过数百幅图像滚动。动脉瘤在许多大小和形状,并在刁钻角度气球出来 - 一些寄存器为不超过图像的电影般的连续内昙花一现更多。

要培养他们的算法,廉公园和克里斯托弗滑道,研究生计算机科学工作,并概述了临床显著瘤在611电脑断层扫描(CT),血管造影头部扫描检测。

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“我们贴上标签,用手工,每个体素 - 三维相当于一个像素 - 它是否是动脉瘤的一部分,”滑道,谁也是论文的共同第一作者。“构建训练数据是一个非常艰苦的任务,并有大量的数据。“

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“我们非常有兴趣,这些扫描与添加AI覆盖将如何提高医生的表现,” Pranav Rajpurkar,研究生在论文的计算机科学和共同第一作者。“而不是仅仅具有算法说,扫描包含动脉瘤,我们能够把动脉瘤的确切位置,以临床医生的关注。“

“有不少关于如何机器学习,实际上在医疗领域内工作的关注,”阿利森公园,斯坦福大学的一名研究生在论文的统计和共同第一作者。“这项研究是人类如何继续参与在诊断过程为例,通过人工智能辅助工具。“

在HeadXNet的心脏机器学习方法有可能成为训练中和脑外其他疾病鉴别。例如,廉想象未来的版本中可以把重点放在加快确定动脉瘤,他们纷纷爆出后,节省了宝贵的时间,在紧急情况。但有相当障碍仍然存在跨医院整合与日常临床工作流程的任何人工智能的医疗工具在放射学。

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“由于这些问题,我想部署会来的更快不能与纯AI自动化,而是与AI和放射科的合作,”吴说。“我们仍然有技术和非技术工作要做,但我们作为一个社会整体将会达成目标和AI-放射科医生合作是最有前途的路径。“

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继培训,算法决定了扫描的每个像素是否有存在动脉瘤。所述HeadXNet工具的最终结果是该算法的结论作为重叠的半透明突出显示在扫描的顶部。该算法决定的这种表示很容易让临床医师仍然可以看到扫描的样子没有HeadXNet的输入。

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