Почему глубокое обучение полезно для медицинской визуализации?

Почему глубокое обучение полезно для медицинской визуализации?

Источник · Перевод автора

Одна из отличительных черт современного здравоохранения – это огромные объемы данных, генерируемые множеством взаимосвязанных операций. Медицинские изображения создают наибольшее количество данных из всех нескольких видов здравоохранения. И он растет экспоненциально по мере того, как инструменты улучшают качество сбора данных.

Глубоко внутри данных содержится важная информация о состоянии пациента, прогрессировании заболевания / аномалии и ходе лечения. Каждый компонент дополняет общую картину, поэтому очень важно собрать все воедино как можно точнее.

С другой стороны, объем данных часто превышает возможности традиционного анализа. Врачи ограничены в своих возможностях рассматривать такой объем информации.

Учитывая, что интерпретация данных является одним из наиболее важных компонентов в таких дисциплинах, как анализ медицинских изображений, это большая проблема. Человеческая интерпретация также имеет ограничения и склонна к ошибкам по разным причинам (включая стресс, отсутствие контекста и недостаток опыта).

В результате глубокое обучение логично подходит для решения этой проблемы.

Программы глубокого обучения могут анализировать данные быстрее и с большей точностью, что позволяет им извлекать полезную информацию. Это может помочь врачам более полно обрабатывать данные и анализировать результаты анализов.

Правда в том, что при таком большом количестве доступных данных обучение моделей глубокого обучения не составляет труда. С другой стороны, глубокое обучение – отличный подход для повышения эффективности операций и точности результатов в медицинских процедурах.

Сверточная нейронная сеть – это наиболее распространенное приложение глубокого обучения для обработки медицинских изображений (подробнее о них вы можете прочитать здесь). Чтобы обнаруживать и извлекать различные характеристики из входных данных, CNN использует множество фильтров и объединений.

Медицинская визуализация в радиологии с глубоким обучением

Область радиологии может многое выиграть от потенциала глубокого обучения.

Глубокое обучение добилось значительного прогресса в решениях для радиологии, предоставляя возможности, необходимые для упрощения и ускорения обработки обширных данных и улучшения диагностики. У него есть способность обучаться и дрессироваться. Он также может настолько помочь врачам, что сможет сократить задержки с отчетами и указать случаи, которые являются срочными или важными. Тем не менее, это инструмент. Он не сможет заменить радиолога как профессию; скорее, он сможет улучшить их функции и улучшить способ их работы.

Медицинская визуализация с глубоким обучением может только выиграть от активного сотрудничества и инноваций с отраслью. Чтобы изучить и повысить свою надежность и результаты, требуются постоянные модификации, адаптируемость и маневренность.

Примеры глубокого обучения для анализа медицинских изображений

  1. Диагностика рака с помощью глубокого обучения

Обнаружение рака – одно из наиболее распространенных применений CNN с глубоким обучением на момент написания статьи. С точки зрения точности и скорости работы этот вариант использования максимально использует реализацию глубокого обучения.

Это важно, потому что некоторые виды рака, такие как меланома и рак груди, имеют больше шансов на излечение, если обнаружены на ранней стадии.

  1. Наблюдение за прогрессированием опухоли.

Сверточные нейронные сети известны своей способностью анализировать изображения с использованием нескольких фильтров, чтобы извлечь как можно больше важных аспектов. Когда дело доходит до отслеживания прогрессирования опухоли, этот инструмент может оказаться полезным.

Кроме того, CNN этого типа может:

  • Следить за развитием опухоли с течением времени;
  • Связывать эту информацию с элементами, которые на нее влияют (например, лечение или его отсутствие).
  1. Ускорение обработки изображений МРТ за счет глубокого обучения.

Одним из самых сложных методов медицинской визуализации является магнитно-резонансная томография (МРТ). Операция требует больших затрат времени и ресурсов (вот почему облачные вычисления так сильно выигрывают). Для правильной интерпретации данные имеют различные уровни и аспекты, которые необходимо контекстуализировать.

Именно здесь на помощь приходит глубокое обучение. Благодаря широкому выбору алгоритмов классификации и сегментации, которые просеивают данные и извлекают столько примечательных объектов, сколько необходимо, сверточная нейронная сеть может автоматизировать и ускорить процесс сегментации изображения.

  1. Обнаружение аномалий на рентгенограммах опорно-двигательного аппарата.

Наиболее распространенными медицинскими причинами сильной, продолжительной боли и нарушений являются костные заболевания и травмы. В результате это отличное место, чтобы опробовать различные варианты применения CNN для классификации и сегментации изображений.

Итоги

Анализ медицинских изображений – один из крупнейших секторов здравоохранения с точки зрения объема данных. Уже одно это делает использование технологий машинного обучения разумным выбором.

В медицинской визуализации искусственный интеллект и машинное обучение играют важную роль в изучении и диагностике различных заболеваний. Аннотированные изображения, такие как рентгеновские снимки, компьютерная томография, УЗИ и отчеты МРТ, используются для обучения искусственному интеллекту в медицинской диагностике. Эти данные медицинской визуализации используются для обучения модели искусственного интеллекта или машинного обучения, которая выполняет глубокое обучение для анализа медицинских изображений с использованием автоматизированной системы диагностики в медицине и здравоохранении. Компания Cogito нашла себе место, предоставив данные медицинской визуализации и данные медицинского обучения для глубокого обучения анализу медицинских изображений с использованием искусственного интеллекта на основе визуального восприятия или моделей машинного обучения.