Пятница, 24 марта, 2023
Новости биотехнологий
No Result
View All Result
No Result
View All Result
Новости биотехнологий
No Result
View All Result
Home Искусственный интеллект

ИИ для диагностики COVID-19

03.03.2021
Искусственный интеллект
0
ИИ для диагностики COVID-19
73
VIEWS
Share on FacebookShare on Twitter

Новый программный инструмент, который выявляет серьезность легочных инфекций у пациентов с COVID-19, был разработан исследователями из Департамента вычислительной техники и данных (CDS), а также приборостроения и прикладной физики Индийского института науки (IISc) в сотрудничестве с коллег из Университетской больницы Осло и Университета Агдера в Норвегии. Это было описано в недавнем исследовании, опубликованном в журнале IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems .

COVID-19 может вызвать серьезные повреждения дыхательной системы, особенно тканей легких . Методы, основанные на изображениях, такие как рентген или компьютерная томография, могут оказаться полезными для определения степени заражения.

Программное средство , разработанная командой в IISc главе, называется AnamNet, можно «прочитать» на груди КТ COVID-19 пациентов, и, используя специальный вид нейронной сети, оценки , сколько ущерб причинен в легких, по поиск конкретных аномальных функций. Такой инструмент может предоставить автоматическую помощь врачам и, следовательно, помочь в более быстрой диагностике и более эффективном лечении COVID-19.

AnamNet использует глубокое обучение и другие методы обработки изображений, которые теперь стали неотъемлемой частью биомедицинских исследований и приложений. Программное обеспечение может идентифицировать инфицированные области при компьютерной томографии грудной клетки с высокой степенью точности.

Исследователи обучили AnamNet искать аномалии и классифицировать области сканирования легких как инфицированные или незараженные — это называется «сегментацией». Инструмент может судить о степени тяжести заболевания, сравнивая площадь зараженного участка со здоровым участком. «Он в основном извлекает особенности из изображений компьютерной томографии грудной клетки и проецирует их в нелинейное пространство [математическое представление], а затем воссоздает [сегментированное] изображение из этого представления. Это называется обработкой анаморфного изображения», — объясняет Навин Палуру, сначала автор и к.т.н. студент в лаборатории Фаниендры Ялаварти, доцента CDS.

В исследовании также сравнивалась производительность AnamNet с другими современными программными инструментами, которые выполняют аналогичные задачи. Он не только не уступал своим коллегам по точности, но и работал с меньшим количеством параметров. Нейронная сеть была также вычислительно менее сложным, что позволило исследователям тренировать гораздо быстрее обнаруживать аномалии.

Еще одно важное преимущество AnamNet состоит в том, что программное обеспечение имеет небольшой вес и занимает мало места в памяти. Это позволило команде разработать приложение под названием CovSeg, которое можно запускать на мобильном телефоне и, следовательно, потенциально использовать медицинские работники. «Мы почувствовали потребность в облегченной платформе, которую можно было бы развернуть в качестве диагностического устройства по месту нахождения на смартфонах или Raspberry Pi», — говорит Палуру. Он добавляет, что эта функция отсутствует в современных современных технологиях, таких как UNet, для которых требуется специализированное оборудование.

По словам авторов, AnamNet обещает не только выявление инфекций легких у пациентов с COVID-19. «В настоящее время мы сосредоточены на том, чтобы сделать наше программное обеспечение более надежным для обработки сканирований COVID-19, но мы также стремимся в ближайшем будущем расширить его для других распространенных заболеваний легких, таких как пневмония, фиброз и даже рак легких», — говорит Ялаварти. Он предполагает, что с некоторыми изменениями в существующем дизайне программное обеспечение можно будет использовать даже для считывания снимков мозга.

Программное средство находится в свободном доступе для общественности.

Предыдущий

Ученые ТулГУ разработали глюкометр на основе наноматериалов

Следующий

Микроводоросли считаются чистым источником производства водорода

  • Конфиденциальность
Создание сайта Get-Going.ru

© 2021-2023 Новости биотехнологий

  • БИОИНФОРМАТИКА
  • БИОБЕЗОПАСТНОСТЬ
  • НАНОБИОТЕХНОЛОГИИ
  • СИНТЕТИЧЕСКАЯ БИОЛОГИЯ
  • ОТРАСЛЕВЫЕ БИОТЕХНОЛОГИИ
  • ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
  • СТАРТАПЫ
  • COVID-19

© 2021-2023 Новости биотехнологий

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Create New Account!

Fill the forms below to register

All fields are required. Log In

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In
Просматривая этот сайт, вы соглашаетесь с нашей Политикой конфиденциальности