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Facebook intelligenza artificiale del gruppo di ricerca e la NYU School of Medicine hanno collaborato alla realizzazione di strumenti che potrebbe accelerare scansioni di risonanza magnetica.
In collaborazione con la new york university School di Medicina e chirurgia Dipartimento di Radiologia, Facebook ricercatori su IA per fare scansioni MRI 10 volte più veloce. Macchina di apprendimento e intelligenza artificiale sono le tecnologie chiave per la risonanza magnetica di mercato, che mira a scansione e di interpretare la risonanza magnetica più veloce.
Il progetto di ricerca, denominato fastMRI, era in grado di produrre affidabile risonanza magnetica con meno di dati. Se la RM macchine possono funzionare bene anche senza di quantità di dati raccolti oggi, il processo di scansione può essere accelerato notevolmente. Le persone che sono claustrofobico, nel dolore o giovani hanno problemi con la risonanza magnetica, che può richiedere più di un’ora. NYU del Centro per l’Imaging Avanzate, Innovazione e Ricerca è focalizzata su nuove tecnologie per velocizzare e migliorare le immagini mediche.
In base a new york e Facebook, il focus iniziale di fastMRI è quello di cambiare la modalità di macchine per la risonanza operare. Scanner di raccogliere dati numerici in una serie sequenziale di vista e quindi i dati, le immagini a sezione trasversale. Ulteriori dati significa più tempo in macchina di risonanza magnetica.
Tale approccio è notevole dal momento che un sacco di imaging medicale ricerca con l’AI ha ruotava intorno a interpretare i risultati ottenuti con il machine learning. Prendere in considerazione:
Qure.ai lanci di sistema di intelligenza artificiale per la testa di lettura di una tac e di trovare abnormalitiesNvidia, Nuance team per offrire AI, machine learning per radiologistsNvidia e MIT ottenere un passo più vicino al Computer, migliorare’ immagine di pulizia
FastMRI utilizzato un NYU School of Medicine set di dati di 10.000 casi clinici e 3 milioni di risonanza magnetica del ginocchio, il cervello e il fegato. I dati del paziente è stato rimosso lungo con caratteristiche distintive. Nessuna Facebook di dati è stato utilizzato.
Il progetto di ricerca progredisce, fastMRI ha detto che l’open source il lavoro e Facebook condividere AI modelli, linee di base e metriche di valutazione. NYU sarà open source l’immagine del set di dati.
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In teoria, le nuove tecniche di risonanza magnetica in grado di trattare più pazienti e ridurre i costi nonché l’esposizione alle radiazioni da raggi X e tac.
AI può accelerare la risonanza magnetica processo di formazione di reti neurali per riconoscere la struttura delle immagini e compilare vista. Il processo è simile al funzionamento di un cervello umano può ricevere un’immagine incompleta e compilare le parti mancanti.
Il problema è che le reti neurali sono per colmare le lacune, senza danneggiare la precisione. NYU Langone Salute, che conta la NYU School of Medicine, come un dipartimento, ha lavorato su di imaging e AI. NYU è anche un IBM partner.
Il progetto si concentrerà sulla risonanza magnetica prima, ma anche la possibilità di ampliare ad altri di imaging medicale aree come la tac.
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