Vinsælar Færslur
AI tæki til að greina einkenni Alzheimerssjúkdóms
Rannsóknin, sem birt var í tímaritinu Nature Communications, er sönnunargögn fyrir vélrænanámsaðferð til að greina mikilvæga merki taugahrörnunarsjúkdómsins.
Amyloid veggskjöldur eru klumpur af próteinbrotum í heila fólks með Alzheimer -sjúkdóm sem eyðileggur taugafrumutengingar, sögðu vísindamenn við háskólann í Kaliforníu, Davis í Bandaríkjunum. (Mynd af Thinkstock Images) Vísindamenn hafa fundið leið til að kenna tölvu að greina nákvæmlega eitt af einkennum Alzheimers sjúkdóms í heilavef mannsins með gervigreind (AI).
Rannsóknin, birt í tímaritinu Samskipti náttúrunnar , er sönnun á hugtakinu fyrir vélrænni nálgun til að greina mikilvæga merki taugahrörnunarsjúkdómsins.
Amyloid veggskjöldur eru hrúgur af próteinbrotum í heila fólks með Alzheimerssjúkdóm sem eyðileggur taugafrumutengingar, sögðu vísindamenn við University of California, Davis (UC Davis) í Bandaríkjunum.
Líkt og hvernig Facebook viðurkennir andlit byggt á teknum myndum, getur vélinámstækið séð hvort sýnishorn af heilavef hefur eina tegund af amyloid veggskjöld eða annað og gerir það mjög hratt.
Niðurstöðurnar benda til þess að vélanám geti aukið sérþekkingu og greiningu sérfræðings í taugasjúkdómalækni.
Tækið gerir þeim kleift að greina þúsundfalt fleiri gögn og spyrja nýrra spurninga sem ekki væri mögulegt með takmörkuðum gagnavinnslugetu jafnvel þeirra sem eru mjög þjálfaðir sérfræðingar manna.
Við þurfum ennþá meinafræðinginn, sagði Brittany N Dugger, lektor við UC Davis, og aðalhöfundur rannsóknarinnar.
Þetta er tæki, eins og lyklaborð er til að skrifa. Þar sem lyklaborð hafa hjálpað til við að skrifa verkflæði getur stafræn meinafræði í tengslum við vélanám hjálpað til við taugasjúkdómafræði, sagði Dugger.
Hún var í samstarfi við Michael J Keizer, lektor við háskólann í Kaliforníu, San Francisco (UCSF), til að ákvarða hvort þeir gætu kennt tölvu að gera sjálfvirkan vinnubrögð við að bera kennsl á og greina pínulitlar amyloidplötur af ýmsum gerðum í stórum sneiðum af krufnu manneskju heilavef.
Keizer og teymi hans hönnuðu samnýtingu taugakerfis (CNN), tölvuforrit sem ætlað er að þekkja mynstur byggt á þúsundum mannmerktra dæma.
Hópurinn hugsaði aðferð sem gerði henni kleift að gera hratt athugasemdir við eða merkja tugþúsundir mynda úr safni hálf milljón nærmynda af vefjum úr 43 heilbrigðum og sjúkum heilasýni.
Eins og tölvudeildarþjónusta sem gerir notendum kleift að strjúka til vinstri eða hægri til að merkja mynd einhvers heitan eða ekki, þróuðu þeir vefpall sem gerði Dugger kleift að horfa einn í einu á mjög aðdráttaða svæði hugsanlegra veggskjölda og merkja fljótt það sem hún sá þarna.
Þetta stafræna meinafræði tól - sem vísindamenn kölluðu blob eða ekki - leyfði Dugger að gera meira en 70.000 bletti, eða veggskjöldaframbjóðendur, á um 2.000 myndum á klukkustund.
UCSF teymið notaði þennan gagnagrunn með tugþúsundum merktra mynda til að þjálfa CNN vélrænan reiknirit til að bera kennsl á mismunandi gerðir heilabreytinga sem sjást við Alzheimerssjúkdóminn.
helstu dýr í suðrænum regnskógum
Það felur í sér að greina á milli svokallaðra kjarna- og dreifða veggskjölda og greina frávik í æðum.
Rannsakendur sýndu að reiknirit þeirra gæti unnið heila heilu sneiðrennibraut með 98,7 prósenta nákvæmni, með hraða aðeins takmörkuð við fjölda tölvuvinnsluvéla sem þeir notuðu.