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深度学习在使用胸部X光照片预测疾病上的应用

  • 产品时间:2022-01-06 00:03
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简要描述:想要用智能算法分析一张胸腔的X光片吗?美国的一群研究者们最近在这方面作出了一个非常有益的探寻,有可能对未来的应用于和普及起着十分大的协助。 贝塞斯约(美国马里兰州中部城市)国立公共卫生研究院的研究者们研发出有了一套基于深度自学的用来从胸腔X光照片中检测疾病的算法框架。检测已完成后这套系统不会在X光照片下附上详尽的解释,以便医生向病人展出,以及早的检测出有那些危险性的疾病。...

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本文摘要:想要用智能算法分析一张胸腔的X光片吗?美国的一群研究者们最近在这方面作出了一个非常有益的探寻,有可能对未来的应用于和普及起着十分大的协助。 贝塞斯约(美国马里兰州中部城市)国立公共卫生研究院的研究者们研发出有了一套基于深度自学的用来从胸腔X光照片中检测疾病的算法框架。检测已完成后这套系统不会在X光照片下附上详尽的解释,以便医生向病人展出,以及早的检测出有那些危险性的疾病。

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想要用智能算法分析一张胸腔的X光片吗?美国的一群研究者们最近在这方面作出了一个非常有益的探寻,有可能对未来的应用于和普及起着十分大的协助。  贝塞斯约(美国马里兰州中部城市)国立公共卫生研究院的研究者们研发出有了一套基于深度自学的用来从胸腔X光照片中检测疾病的算法框架。检测已完成后这套系统不会在X光照片下附上详尽的解释,以便医生向病人展出,以及早的检测出有那些危险性的疾病。

  研究小组用于了NVIDIA的CUDA(统一计算出来设备架构)程序设计模型,并且是用于GPU来运营和提高他们的算法的,这些设备能协助算法来定位疾病并且叙述它当前的如方位、严重性、病灶大小和影响的器官等状态。之所以用于GPU来展开计算出来,是因为GPU的运作原理十分合乎深度自学程序所必须的特点:执行命令很有效率,并且能分担巨量的并行计算,这使得程序可以同时开始大量的分析进程,减缓自学的速度。  让深度自学学会辨识医疗图片信息  图像信息辨识在深度自学方法获得变革后早已获得了极大的进展。

但是目前的大多数程序都是在利用公开发表能用的图像来训练那些可以给“大自然”的图片做到上标示的神经网络,比如说像宠物、自然景观或者城市地标这样的图片——但没用医疗图片的。  因为相比较一起,具有详尽标示的医疗图片包含的数据库是很难获得的,而公开发表征求X光片信息似乎也不有可能。而一般人可以很显著的从图片中标记出有树根、动物和建筑这样的信息。

但辨识出像心脏肥大症或者坏死肉芽肿这样的心肺疾病是必须专业知识的。


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