Последние новости

Открытие гастрогалереи состоялось в ЦДМ
Путин недоволен темпами ликвидации паводка в Иркутской области
В Индии тигрица забралась в дом и легла спать в постель
Совфед поддержал внесение в закон понятия интернет-преступление
Экс-игрокам сборной Англии предложили раскритиковать ЧМ в Катаре
СМИ узнали об увольнении трех генералов Росгвардии
Путин ответил на доклад Мутко словами «ничего хорошего»
Обновленный Mitsubishi Pajero Sport впервые рассекретили на фото
Власти уничтожили сбежавших на востоке Франции бизонов
Видео на канале: ОБЗОР | Бюджетный смартфон BQ Strike Forward с VoLTE и VoWiFi
Меркель выразила надежду на «другую жизнь» после отставки
В Якутии выпал первый снег
Новый смартфон Xperia от Sony получит дисплей разрешением 5К
Загадочное существо оказалось редким дикобразом-альбиносом
Помощник Зеленского заявил о необходимости примирения с Россией
Видео на канале: ОБЗОР | Уникальный криптосмартфон Sirin Labs FINNEY от Кенеса Ракишева
В Конгрессе США провели обряд экзорцизма
Видео на канале: ОБЗОР | Электронная книга ONYX BOOX Nova Pro с технологией Wacom
Где находится и как выглядит край света (фото)
Украинская шахматистка не станет бойкотировать соревнования в РФ
«Грузовикус» — новый тягач от российских дизайнеров (фото)
Новый игровой смартфон Black Shark 2 Pro от Xiaomi представят 30 июля
Беспилотный автобус сбил человека
Россияне начали флешмоб в инстаграме Леонардо ДиКаприо
Путин пообещал мальчику следить за ремонтом «утонувшего» детсада
В РПЦ предупредили россиян об опасности электронных паспортов
В Екатеринбурге закатали в асфальт крест Покраса Лампаса
ФСБ получит право отменять любые международные рейсы
Зеленский заявил о готовности обменять Вышинского на Сенцова
Технические характеристики ASUS ROG Phone 2
Подсчитано число россиян с зарплатой больше миллиона рублей
Больше новостей

Алгоритмы машинного обучения помогают распознать раковые клетки


Здоровье
547
0
Алгоритмы машинного обучения помогают распознать раковые клетки

Вердикт патолога, исследовавшего манеры мануфактур пациента, крайне величав при лечении многих немочей. В частности, если выговор выступает об онкологических заболеваниях, на основе диагноза патолога строится вся схема лечения. Лекари тренируются годами, оттачивая свое мастерство и приобретая эксперимент.

Даже с учетом беспрерывных тренировок диагнозы, поставленные одному и тому же пациенту неодинаковыми патологами, могут существенно отличаться, что в итоге может ввергнуть к ложной терапии. При изучении снимков больных с кое-какими конфигурациями рака молочной железы и простаты воззрения могут сходиться итого на 48%. Это неудивительно – объем информации, какая содержится на изображениях, огромен. Патологам необходимо рассмотреть все без исключения материи на снимке, а таковских снимков у одного пациента может быть несколько. Если оцифровать изображения при 40-кратном увеличении, они будут «весить» по 10 Гпикс, и за всякий пиксель доктор прет ответственность. Времена при этом может быть ограничено.
Декламируйте еще:
Компьютер избавил бытие онкобольной

В Японии больная раком баба должна своей жизнью ненастоящему интеллекту. Лекари из Института медицинских наук Токийского университета(The University of Tokyo's Institute of Medical Science)использовали программу Watson, дабы уточнить диагноз пациентки, и компьютер сверился со своей задачей. Декламируйте еще:
Дабы разрешить трудности с разницей во воззрениях и ограниченностью времени, специалисты Google проходят, будто можно применить алгоритмы абсолютного обучения в работе патолога, дополнить «ручное» изучение программой самодействующего распознавания оглушенных клеток. Для подготовки программы исследователи использовали снимки, предоставленные медицинским фокусом университета Неймегена(Radboud University). Программисты обучили ненастоящий интеллект находить на снимках клетки рака молочной железы с метастазами в лимфоузлах.

Вскрылось, что даже типовые алгоритмы – примерно, Inception(он же GoogLeNet)– способны эффективно отличать больные клетки от крепких, алкая вышедшие тепловые карты(изображения, демонстрирующие, какая доля материи вероятно оглушена)включали излишне бессчетно гулов. Однако после доработки, вводившей также обучение сетей сканированию изображений при неодинаковом увеличении, точность математической модели была сравнима или даже превосходила точность работы патолога, какой при изучении биоматериала не куц во времени.

Фактически после модификации алгоритма подготовленные при его помощи тепловые карты были усовершенствованы столь, что их точность добилась 89%. Специалисты соотнесли собственный итог с работой патолога, времена какого не ограничивали(на самом деле он закончил спустя 30 часов, рассмотрев 130 снимков), и вскрыли, что ненастоящий интеллект на 16% эффективнее человека(73%). Модель показала себя важнецки и с иным комплектом снимков, предоставленным иной больницей.

Несмотря на многообещающие итоги, авторы алгоритма подчеркнули, что модель в любом случае уступает люду алкая бы потому, что она запрограммирована разыскивать всего найденные патологии, а человек обратит внимание и на знаки других заболеваний – аутоиммунных немочей, воспалительных процессов, других субъектов рака. Сама система подсчета также владеет свои минусы – численность ложноположительных итогов, когда патолог принимает крепкие клетки за больные, увеличивает чувствительность алгоритма при обучении. Оптимальный вариант, по воззрению специалистов – сочетать оба подхода, то жрать дополнить работу специалиста-человека программой-алгоритмом абсолютного обучения.
Измерить:
Assisting Pathologists in Detecting Cancer with Deep Learning

A pathologist’s report after reviewing a patient’s biological tissue samples is often the gold standard in the diagnosis of many diseases. For cancer in particular, a pathologist’s diagnosis has a profound impact on a patient’s therapy. The reviewing of pathology slides is a very complex task, requiring years of training to gain the expertise and experience to do well.
Google Blog

0 комментариев