Разработана новая модель глубокого обучения, которая с помощью анализа изображений компьютерной томографии (КТ) может автоматически классифицировать пациентов как с бактериальной пневмонией, так и с COVID-19.
Институт науки и технологий Тэгу Кёнбук (Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology) вместе с Медицинским центром Университета Еннам (Eungnam University Medical Center) разработали новый метод диагностики пневмонии с использованием технологии искусственного интеллекта (ИИ), о чём было объявлено 30 сентября.
Разница между вирусной пневмонией COVID-19 и обычной бактериальной пневмонией невелика. Трудно проверить и отличить каждый участок поражения лёгких на трехмерных изображениях компьютерной томографии. Исследовательская группа разработала новую модель, в которой ИИ автоматически классифицирует основные поражения на КТ-изображениях без необходимости для врачей проверять их одно за другим. Используя многоэкземплярное обучение, при котором окончательное решение принимается на основе всестороннего рассмотрения различных экземпляров, исследовательская группа разработала новую модель глубокого обучения. Чтобы улучшить производительность модели, исследовательская группа применила "модуль внимания", который может проверять расположение очагов пневмонии на КТ-изображениях, используя при этом контрастное обучение, чтобы максимизировать точность для индивидуальных характеристик каждого пациента.
Исследовательская группа отметила, что новая модель глубокого обучения достигла точности 98,6% в диагностике COVID-19, что значительно превышает производительность других ранее предложенных подходов к глубокому обучению.
Источник Koreabizwire.
Новости в Телеграм
