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      深度學習可超快分析三維醫學影像

      摘要:

      英國《自然·醫學》雜志13日在線發表的兩項獨立研究顯示,最新的人工智能(AI)已可以基于三維醫學影像,對神經系統疾病和視網膜疾病給出快速、準確的自動診斷。這意味著深度學習算法已成功應用于三維醫學影像的超快分析。

      深度學習方法已經能識別二維醫學影像,實現疾病診斷,但其對復雜詳細的三維影像的識別效果尚不明朗。容積成像技術已經協助從業醫師完成了不少醫療診斷,將深度學習算法應用于三維影像識別和疾病診斷,有望進一步縮小這項技術與人類專家的差距。

      此次美國伊坎醫學院科學家埃里克·歐曼及其同事,使用全新卷積神經網絡方法分析了37200多張頭部CT掃描,不但對中風或出血等急性神經系統疾病發作實現了正確診斷,還通過模擬臨床應用證實該系統能縮短診斷時間。

      在另一項研究中,谷歌旗下人工智能子公司——“深度思維”(DeepMind)科學家奧拉夫·羅納伯格及其同事,開發了一款深度學習架構,用于分析視網膜光學相干斷層(OCT)掃描并診斷視網膜疾病,準確率高達95%。該系統可以分別進行三維影像分割和疾病診斷,對不同成像設備輸出的復雜醫學掃描都能作出準確判斷。

      而早在去年5月,“深度思維”就已宣布,包括其最知名的人工智能“阿法狗”在內,不再參加到人機大戰競技中去。團隊將研發出廣泛算法以投入應用,其中最重要的就是能“提供疾病治療方案”的人工智能,并與全球最知名的眼科醫院之一、倫敦摩菲眼科醫院展開了為期兩年的合作。

      以上兩項互補研究,將深度學習算法成功應用于三維醫學影像的快速分析,意味著這些系統有望實現快速準確的診斷,從而幫助人類提升醫療工作效率。(張夢然)

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