Popularni Postovi
AI alat za otkrivanje obilježja Alzheimerove bolesti
Studija objavljena u časopisu Nature Communications dokaz je koncepta pristupa strojnog učenja razlikovanju kritičnih markera neurodegenerativne bolesti.
Amiloidni plakovi su nakupine proteinskih fragmenata u mozgu ljudi s Alzheimerovom bolešću koji uništavaju veze živčanih stanica, rekli su istraživači sa Sveučilišta California u Davisu u SAD -u. (Fotografija Thinkstock Images) Istraživači su pronašli način da nauče računalo da precizno otkrije jednu od karakteristika Alzheimerove bolesti u ljudskom moždanom tkivu pomoću umjetne inteligencije (AI).
Studija je objavljena u časopisu Nature Communications , dokaz je koncepta pristupa strojnog učenja razlikovanju kritičnih markera neurodegenerativne bolesti.
Amiloidni plakovi su nakupine proteinskih fragmenata u mozgu ljudi s Alzheimerovom bolešću koji uništavaju veze živčanih stanica, rekli su istraživači sa Sveučilišta California u Davisu (UC Davis) u SAD -u.
Slično kao i način na koji Facebook prepoznaje lica na temelju snimljenih slika, alat za strojno učenje može vidjeti ima li uzorak moždanog tkiva jednu ili drugu vrstu amiloidnih naslaga, i to vrlo brzo.
Nalazi sugeriraju da strojno učenje može povećati stručnost i analizu stručnog neuropatologa.
Alat im omogućuje da analiziraju tisuće puta više podataka i postavljaju nova pitanja koja ne bi bila moguća s ograničenim mogućnostima obrade podataka čak i najkvalificiranijih ljudskih stručnjaka.
Još uvijek trebamo patologa, rekla je Brittany N Dugger, docentica na UC Davis i vodeća autorica studije.
Ovo je alat, poput tipkovnice za pisanje. Kako su tipkovnice pomogle u pisanju tijekova rada, digitalna patologija u kombinaciji s strojnim učenjem može pomoći u tijeku neuropatologije, rekao je Dugger.
Surađivala je s Michaelom J Keizerom, docentom na Kalifornijskom sveučilištu u San Franciscu (UCSF), kako bi utvrdila mogu li naučiti računalo da automatizira naporan proces identifikacije i analize sićušnih amiloidnih ploča različitih vrsta u velikim kriškama obduciranih ljudi moždanog tkiva.
Keizer i njegov tim osmislili su konvolucijsku neuronsku mrežu (CNN), računalni program dizajniran za prepoznavanje uzoraka na temelju tisuća primjera označenih ljudima.
Tim je osmislio metodu koja mu je omogućila brzo bilježenje ili označavanje desetaka tisuća slika iz zbirke od pola milijuna slika tkiva izbliza iz 43 zdrava i bolesna uzorka mozga.
Poput računalne usluge za upoznavanje koja korisnicima omogućuje prelazak prstom ulijevo ili udesno kako bi označili nečiju fotografiju kao vruću ili ne, razvili su web platformu koja je Duggeru omogućila da gleda jedan po jedan u visoko zumirana područja potencijalnih ploča i brzo označi što je tamo vidjela.
Ovaj digitalni alat za patologiju - koji su istraživači nazvali mrlja ili ne - dopustio je Duggeru da bilježi više od 70.000 mrlja ili kandidata za plakete, brzinom od oko 2.000 slika na sat.
Tim UCSF-a koristio je ovu bazu podataka od desetaka tisuća označenih primjera slika za obuku svog CNN algoritma strojnog učenja za identifikaciju različitih vrsta promjena mozga koje se vide kod Alzheimerove bolesti.
velika crno-žuta buba
To uključuje razlikovanje takozvanih jezgrenih i difuznih plakova i identificiranje abnormalnosti u krvnim žilama.
Znanstvenici su pokazali da bi njihov algoritam mogao obraditi slajd cijelog mozga s točnošću od 98,7 posto, pri čemu je brzina ograničena samo brojem računalnih procesora koje su koristili.