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人工智能醫(yī)學成像輔助外骨骼和神經(jīng)天氣模型

倩倩 ? 來源:新經(jīng)網(wǎng) ? 2020-04-11 10:36 ? 次閱讀
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在COVID-19時代,從科學界到公眾的大部分信息都與病毒有關(guān),這是可以理解的。 但是,其他領(lǐng)域,即使在醫(yī)學研究中,仍然是活躍的-和往常一樣,有大量有趣的(和鼓舞人心的)故事,不應(yīng)該在冠狀病毒覆蓋的激烈活動中丟失。 上周,這為幾種醫(yī)療條件帶來了好消息,也帶來了一些創(chuàng)新,這些創(chuàng)新可以改善天氣預(yù)報,并可能拯救柬埔寨的一些生命。

心律失常是一種相對常見的情況,在這種情況下,心臟以異常的速度跳動,引起各種影響,包括潛在的死亡。 檢測它是用心電圖完成的,雖然這項技術(shù)是健全的和廣泛使用的,但它有其局限性:第一,它在很大程度上依賴于專家解釋信號,第二,即使是專家的診斷也不能很好地了解這個問題在那個特定的心臟中是什么樣子。 準確地知道缺陷在哪里使治療變得容易得多。

超聲在許多方面被用于內(nèi)部成像,但最近的兩項研究證實它可能是心律失常治療的下一個主要步驟。 哥倫比亞大學的研究人員使用一種叫做機電波成像的超聲波監(jiān)測方法來創(chuàng)建病人心臟跳動時的三維動畫,這有助于專家預(yù)測96%的心律失常位置,而使用心電圖時則為71%。 兩者可以一起使用,以提供一個更準確的情況下,心臟的狀況,然后進行治療。

斯坦福大學的另一種方法將深度學習技術(shù)應(yīng)用于超聲圖像,并表明人工智能代理可以識別心臟的部分,并記錄其移動血液的效率,其準確性與專家相當。 與其他醫(yī)學圖像AIS一樣,這不是更換醫(yī)生,而是增加醫(yī)生;一個自動化的系統(tǒng)可以幫助分類和有效地排序,提出醫(yī)生可能錯過的事情,或者提供與他們的意見一致的公正同意。 回聲網(wǎng)的代碼和數(shù)據(jù)集可供下載和檢查。

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