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人工智能醫(yī)學(xué)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(shí)代,從科學(xué)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(xué)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(bào),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(xiàng)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(gè)問題在那個(gè)特定的心臟中是什么樣子。 準(zhǔn)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(xiàng)研究證實(shí)它可能是心律失常治療的下一個(gè)主要步驟。 哥倫比亞大學(xué)的研究人員使用一種叫做機(jī)電波成像的超聲波監(jiān)測方法來創(chuàng)建病人心臟跳動時(shí)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(shí)則為71%。 兩者可以一起使用,以提供一個(gè)更準(zhǔn)確的情況下,心臟的狀況,然后進(jìn)行治療。

斯坦福大學(xué)的另一種方法將深度學(xué)習(xí)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(zhǔn)確性與專家相當(dāng)。 與其他醫(yī)學(xué)圖像AIS一樣,這不是更換醫(yī)生,而是增加醫(yī)生;一個(gè)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(cuò)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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