人工智能工具和放射相结合

2019-10-19 10:58 来源:未知 作者:石家庄生活网
人工智能工具和放射相结合

一项新的研究发现,人工智能(AI)工具针对大约100万张筛查性乳房x光造影图像进行训练,结合放射科医生的分析,其识别乳腺癌的准确率约为百分之九十。

 
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这次项目由纽约大学医学院和纽约大学数据科学的相关人员牵头,他们专门研究一种人工智能的能力并通过放射科医生判断,这种人工智能可为乳房x光片的诊断结果带来价值。

早在2014年,美国就先后进行了3900多万次乳房x光检查,以筛查没有症状的女性乳腺癌患者,并确定哪些患者需要更密切的随访。检测结果异常者会被转至活检,这是一种移除一小部分乳房组织样本进行实验室检测的程序。

在这项新研究中,研究小组设计了统计技术,让他们的程序“学习”如何在不被告知具体方法的情况下更好地完成一项任务。这类程序建立数学模型,使决策能够基于输入到它们的数据示例,随着审查越来越多的数据,程序变得更智能。

现代人工智能方法受到人类大脑的启发,使用复杂的电路逐层处理信息,每一步都将信息传递到下一步,并在整个过程中为每条信息赋予或多或少的重要性。最近发表在《IEEE医学影像汇刊》的一篇文章称,目前的研究作者使用人工智能工具对许多图像进行了训练,这些图像与过去进行的活检结果相匹配。

AI工具是为了帮助放射科医生减少工作量,不过前期也只能依靠医生对筛选的检查结果进行评估。研究团队收集并分析了大量的图像,为人工智能建立起庞大的数据库。在测试工具的准确性时,研究人员知道每一张乳房x光造影图像是否患有癌症,而工具需要进行猜测,以此来训练工具。

此外,研究人员还设计了研究AI模型,首先分别考虑全分辨率图像中的非常小的斑块,以创建热图,即疾病可能性的统计图像。然后,该项目考虑整个乳房与癌症相关的结构特征,密切关注像素级热图中标记的区域。

 
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研究人员并没有让该工具识别图像来供人工智能搜索,而是自行发现哪些图像特征能够提高预测精度。接下来,研究小组计划通过训练人工智能程序获取更多数据,进一步提高这种准确性,甚至可能识别出乳房组织中尚未癌变但有可能癌变的变化。

有关研究人员表示,向人工智能在诊断放射学领域的支持过渡,应该像采用自动驾驶汽车一样缓慢而谨慎地进行,并以安全为重点改进系统。


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