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A tomografia computadorizada suportada por aprendizado de máquina fornece resultados satisfatórios

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Não é segredo que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina têm excelentes aplicações em vários campos da medicina. Depois de tentar usar a inteligência artificial com imagens de ressonância magnética, o próximo passo é a tomografia computadorizada, com doses mais baixas de radiação, suportada pelo aprendizado de máquina e produz excelentes resultados. A inteligência artificial não é usada apenas para reduzir a exposição à radiação na tomografia computadorizada (TC), mas também para melhorar a qualidade das imagens.

As novas descobertas publicadas na revista são descritas por pesquisadores do Rensselaer Polytechnic Institute e radiologistas do Massachusetts General Hospital e Harvard Medical School. O estudo pode resultar em tecnologia inovadora neste campo da medicina.

“A dose de radiação tem sido um problema significativo para pacientes submetidos à tomografia computadorizada. Nossa técnica de aprendizado de máquina é superior ou, pelo menos, comparável às técnicas iterativas usadas neste estudo para possibilitar a TC com baixa dose de radiação “, afirmou em comunicado o autor Ge Wang, da Rensselaer, em comunicado. conclusão que carrega uma mensagem poderosa. Chegou a hora do aprendizado de máquina decolar rapidamente e, espero, assumir. ”

Os cientistas passaram anos em imagens tomográficas de baixa dose, que expõem a paciência a menos radiação. No entanto, quando a quantidade de radiação diminui, o mesmo ocorre com a qualidade da imagem. Assim, os pesquisadores usaram diferentes tecnologias de reconstrução iterativa, incluindo a tomografia computadorizada suportada pelo aprendizado de máquina, para trazer melhorias.

A rede neural profunda que eles desenvolveram com uma estrutura de aprendizado de máquina trouxe resultados que foram comparados posteriormente com os melhores resultados derivados de três principais tomógrafos comerciais com técnicas de reconstrução iterativas.

De acordo com o Dr. Mannudeep Kalra, professor de radiologia do Hospital Geral de Massachusetts, a tomografia computadorizada suportada pelo aprendizado de máquina produz resultados muito mais rápidos, permitindo que os médicos ajustem suas imagens para atender aos requisitos clínicos. Os resultados positivos foram entregues sem o uso dos dados originais ou brutos dos scanners, embora os dados originais estivessem disponíveis usando um algoritmo especializado de aprendizado profundo.

“Isso tem radiologistas informados”, disse Wang. “Em outras palavras, isso significa que podemos integrar inteligência de máquina e inteligência humana juntas na estrutura de aprendizado profundo, facilitando a tradução clínica”.

“Estamos empolgados em mostrar à comunidade que os métodos de aprendizado de máquina são potencialmente melhores que os métodos tradicionais”, disse Wang. “Envia à comunidade científica um sinal forte. Deveríamos ir para o aprendizado de máquina. ”

A pesquisa da equipe é considerada um avanço mais significativo e inovador nas áreas de medicina e aprendizado de máquina. Mais avanços estão sendo feitos continuamente pelo corpo docente do Centro de Imagem Biomédica, que faz parte do Centro de Biotecnologia e Estudos Interdisciplinares (CBIS) de Rensselaer.

“O trabalho do professor Wang é um excelente exemplo de como os avanços na inteligência artificial e o aprendizado de máquina e profundo podem melhorar as ferramentas e práticas biomédicas, abordando problemas difíceis – neste caso, ajudando a fornecer imagens de TC de alta qualidade usando uma dose de radiação mais baixa. Desenvolvimentos transformadores dessas equipes colaborativas levarão a uma medicina mais precisa e personalizada ”, disse o diretor da CBIS, Deepak Vashishth.

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