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人工智能将更准确的检测”不起眼“的细小肿瘤

发表于 2018-09-04

由佛罗里达中央大学的计算机视觉研究中心研究的一项新技术,医生可能很快就可以帮助对抗癌症。

该中心的工程师教计算机如何在CT扫描中检测肺癌的微小斑点,放射科医师常常很难识别这些斑点。该团队称,人工智能系统的准确率约为95%,相比之下,当人眼完成时,人工智能系统的准确率为65%。

“我们用大脑作为模型来建立我们的系统,”UCF曲棍球队的博士候选人和队长Rodney LaLonde说。你知道大脑神经元在发展和学习过程中的联系是如何加强的吗?如果您愿意,我们使用这个蓝图来帮助我们的系统了解如何在CT扫描中寻找模式,并教自己如何找到这些微小的肿瘤。”

该方法类似于面部识别软件使用的算法。它扫描数以千计的面孔寻找一个特定的模式来找到它的匹配。

工程助理教授Ulas Bagci领导着该中心的一组研究人员,他们专注于具有潜在医学应用的人工智能。

该小组通过与梅奥诊所的合作,将1000多张由美国国立卫生研究院提供的CT扫描输入到他们开发的帮助计算机学习寻找肿瘤的软件中。

该项目的研究生必须教计算机不同的东西,以帮助它正确学习。追求博士学位的Naji Khosravan创造了学习系统的支柱。他精通新颖的机器学习和计算机视觉算法,导致他在Netflix实习生帮助公司完成各种项目。

拉隆德教授计算机如何忽略在CT扫描中遇到的其他组织、神经和其他肿块,并分析肺组织。Sarfaraz Hussein在去年夏天获得了博士学位,他正在微调人工智能识别癌症和良性肿瘤的能力,而研究生Har.Ravi Parkash正在从这个项目中吸取经验教训并应用它们,看看是否可以开发另一个人工智能系统来帮助i鉴别或预测脑部疾病。

“我相信这会产生很大的影响,”Bagci说。肺癌是美国的头号癌症杀手,如果在晚期发现,生存率只有17%。通过寻找帮助早期识别的方法,我认为我们可以帮助提高生存率。”

该小组将于9月份在西班牙举行的最大的医学成像研究总理会议——MICCAI 2018大会上公布其研究结果。这个小组的工作已经在会议前发表了。

下一步是把研究项目转移到医院,Bagci正在寻找合作伙伴来实现这一目标。之后,Bagci说,这项技术可能离市场只有一两年的时间。

拉隆德说:“我认为,我们来到这里,是因为我们想用我们对工程的热情来改变现状,拯救生命是一个巨大的影响。”

Ravi Prakash对此表示赞同。在他听说Bagci和他在UCF的工作之前,他正在研究工程学及其在农业上的应用。Bagci的研究在生物医学成像和机器学习领域,以及它们在临床成像中的应用。此前,Bagci是放射学与影像学系美国国立卫生研究院传染病影像实验室的员工科学家和实验室经理。

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