Nvidia, beyin tümörlerinin görüntülerini oluşturmak için GAN kullanıyor ve onun tarafından eğitilen yapay zeka doktorlarının doğruluğu% 16 artıyor
Yardımcı doktor Hastalık teşhisi AI giderek daha yaygın hale geldi.
Geçmişte, her yapay zeka, radyoloji bölümünden çok, çok yemek yemek zorundaydı. Görüntü verileri Sadece resimdeki özellikleri inceleyerek öğretmen olabilirsiniz.
Veri kümesi ne kadar büyükse, o kadar iyi ve daha fazla veri Çeşitli Daha iyi (örnek çok tek olamaz). Ancak sağlıklı sonuçlarla karşılaştırıldığında araştırmacılar Çok fazla lezyon görüntüsü bulamıyorum Mevcut.
Günümüzde tıbbi teşhis yapay zekasının hala çok fazla veri beslemesi gerekiyor, ancak şart değil Radyoloji Gerçek yakalama Görüntü de.
NVIDIA, tıbbi bir tıbbi cihaz geliştirmek için bir dizi tıbbi kurumla işbirliği yaptı. GAN , Beyni oluşturmak için kullanılır NMR (MRI) görüntüleri, uzmanlaşan beyin tümörü Tanıma.
Gelecekte, veri setinin yeterince büyük veya yeterince zengin olmaması konusunda endişelenmeye gerek olmadığını söylediler.
Gelişmiş teşhis yetenekleri
Kafa MR'ı yapan birçok insan var, ancak sonuçların çoğu hala normal .
Böyle bir veri kümesiyle eğitilmiş yapay zeka daha fazlasını göremez beyin tümörü Bu koşullar altında teşhis yeteneği de sınırlı olacaktır.
Nvidianın GANı Lezyonlar Beyin görüntüsü. Eğitim veri seti için doldurun alışılmadık O kısım.
Bu yapay zeka PyTorch ile oluşturuldu ve ardından Nvidia DGX platformu üzerinde eğitildi.
Model üç bölüme ayrılmıştır:
Biri, jeneratörün Anlamsal Beyin Segmentasyonu Ayrımcı doğru ve yanlışı yargılar;
İkincisi jeneratör için Tümör anlamsal segmentasyonu oluşturmak MR görüntüsü Ayrımcı doğru ve yanlışı yargılar;
Üçüncüsü, jeneratörün Tümör anlamsal segmentasyonu , Ayrımcı doğru ve yanlışı yargılar.
GAN tarafından tüketilen iki veri kümesi vardır, biri Alzheimer'ın nörogörüntüleme projesidir ( ADNI ), diğeri çok modlu bir beyin tümörü görüntü segmentasyonu karşılaştırmasıdır ( BRATS ). Bunlar arasında, BRATS'ın% 20'si Deneme seti .
Eğitim tamamlandıktan sonra, GAN tarafından oluşturulan sahte MRI görüntüleri neredeyse gerçek dışıdır.
Gerçek MRI görüntüleri ve sentetik MRI görüntüleri kullanma Karışık veri seti Eğitimli teşhis yapay zekası, doğruluk oranına ulaşıldı % 80 oran , Yalnızca gerçek görüntülerle (% 64) antrenman yapıldığında, çok gelişir.
Veri çeşitliliğini takdir edin
Pek çok beyin tümörü vakası vardır ve tanıya daha iyi yardımcı olmak için GAN üretiminin sonuçlarının da çeşitlendirilmesi gerekir.
Tez Portalı:
https://arxiv.org/pdf/1807.10225.pdf
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! Ayrıntılar için, lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesiyle yanıt verin.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalayan Yazar
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
