0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

深度學(xué)習(xí)技術(shù)已顯示出永久改變心臟MRI的潛力

倩倩 ? 來源:愛科技網(wǎng) ? 2020-03-26 16:04 ? 次閱讀

小編發(fā)現(xiàn)不少朋友對于 深度學(xué)習(xí)可能會成為解釋心臟MRI檢查的游戲規(guī)則 這方面的信息都比較感興趣,小編就針對 深度學(xué)習(xí)可能會成為解釋心臟MRI檢查的游戲規(guī)則 整理了一些相關(guān)方面的信息在這里分享給大家。

根據(jù)《美國放射學(xué)雜志》上發(fā)表的一項新分析,深度學(xué)習(xí)技術(shù)已顯示出永久改變心臟MRI的潛力。但是,作者寫道,記住深度學(xué)習(xí)的當前局限性也很重要。

“心臟MRI的定量分析在醫(yī)學(xué)圖像分析中一直是備受青睞的話題,這不僅是因為其臨床實用性,而且還因為其技術(shù)挑戰(zhàn),”荷蘭萊頓大學(xué)醫(yī)學(xué)中心的錢濤和同事寫道?!胺治龇椒ㄐ枰鉀Q心臟MRI數(shù)據(jù)的巨大變化:異常,形態(tài),心臟大小和方向的差異,以及圖像數(shù)據(jù)的對比度,亮度,偽影,F(xiàn)OV和信噪比的差異。在最近出現(xiàn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)之前,還沒有經(jīng)典的圖像分析方法顯示出足夠的希望來應(yīng)對臨床數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和可。

心臟MRI用于多種目的,包括心臟結(jié)構(gòu)和功能的評估以及心肌疤痕評估。作者解釋說,這種方式“提供了廣泛的信息,并且極大地增強了我們對心臟異常的理解?!?/p>

實際上,研究人員發(fā)現(xiàn),深度學(xué)習(xí)可以幫助提供者通過結(jié)構(gòu)量化,功能量化,應(yīng)變和運動量化,組織量化等方式來解釋心臟MRI檢查。深度學(xué)習(xí)對心臟MRI檢查產(chǎn)生影響的主要方法之一是加快患者護理速度。即使是經(jīng)驗豐富的放射科醫(yī)生,也需要花費超過15分鐘的時間來解釋一項研究,但是深度學(xué)習(xí)可以將時間減少到只有幾分鐘。

這組作者寫道:“由于消除了手工分析的煩惱,放射線醫(yī)生可以專注于更多以患者為中心的問題,例如病史和診斷。” “通過自動進行心臟MRI讀取,深度學(xué)習(xí)還可以使更多經(jīng)驗較少的放射線醫(yī)師或更多患者且放射線不足的醫(yī)師可以在更多的中心提供心臟MRI。”

深度學(xué)習(xí)還顯示出潛力,可以幫助研究人員管理需要分析數(shù)千種心臟MRI檢查的臨床試驗。不斷提高的深度學(xué)習(xí)精確度意味著可以減少研究參與者和實驗室工作人員的數(shù)量,從而加快了整個過程的速度,并使這些復(fù)雜的臨床試驗更加經(jīng)濟實惠且易于管理。

當然,陶和同事指出,深度學(xué)習(xí)還與某些局限性有關(guān)。例如,即使算法背后的團隊沒有意識到任何問題,偏向算法也會破壞任何嘗試的研究。另外,目前只有有限的數(shù)據(jù)集專門針對心臟MRI,而如果沒有正確的數(shù)據(jù)集,AI研究人員將無法完成任何事情。

然而,總的來說,作者得出的結(jié)論是,深度學(xué)習(xí)“在多個心臟MRI序列上顯示出了出色的性能,并為臨床應(yīng)用顯示了廣闊的前景?!?/p>

他們寫道:“深度學(xué)習(xí)算法可以為放射科醫(yī)生提供有用的信息,并將增強心臟MRI在臨床實踐和科學(xué)研究中的價值?!?“與此同時,應(yīng)該致力于研究工作,以進一步提高其通用性,可解釋性和可控性。”

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
收藏 人收藏

    評論

    相關(guān)推薦

    激光雷達技術(shù)的基于深度學(xué)習(xí)的進步

    信息。這使得激光雷達在自動駕駛、無人機、機器人等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。 二、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展 深度學(xué)習(xí)是機器
    的頭像 發(fā)表于 10-27 10:57 ?263次閱讀

    人工智能、機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)存在什么區(qū)別

    人工智能指的是在某種程度上顯示出類似人類智能的設(shè)備。AI有很多技術(shù),但其中一個很大的子集是機器學(xué)習(xí)——讓算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)
    發(fā)表于 10-24 17:22 ?2425次閱讀
    人工智能、機器<b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>和<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>存在什么區(qū)別

    AI大模型與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

    AI大模型與深度學(xué)習(xí)之間存在著密不可分的關(guān)系,它們互為促進,相輔相成。以下是對兩者關(guān)系的介紹: 一、深度學(xué)習(xí)是AI大模型的基礎(chǔ) 技術(shù)支撐 :
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:25 ?318次閱讀

    FPGA做深度學(xué)習(xí)能走多遠?

    。 總之,F(xiàn)PGA 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有很大的發(fā)展潛力和機會,但也面臨一些挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的不斷進步和市場的不斷發(fā)展,F(xiàn)PGA 在深度
    發(fā)表于 09-27 20:53

    深度學(xué)習(xí)模型有哪些應(yīng)用場景

    深度學(xué)習(xí)模型作為人工智能領(lǐng)域的重要分支,已經(jīng)在多個應(yīng)用場景中展現(xiàn)出其巨大的潛力和價值。這些應(yīng)用不僅改變了我們的日常生活,還推動了科技進步和產(chǎn)業(yè)升級。以下將詳細探討
    的頭像 發(fā)表于 07-16 18:25 ?1426次閱讀

    深度學(xué)習(xí)算法在集成電路測試中的應(yīng)用

    隨著半導(dǎo)體技術(shù)的快速發(fā)展,集成電路(IC)的復(fù)雜性和集成度不斷提高,對測試技術(shù)的要求也日益增加。深度學(xué)習(xí)算法作為一種強大的數(shù)據(jù)處理和模式識別工具,在集成電路測試領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用
    的頭像 發(fā)表于 07-15 09:48 ?734次閱讀

    深度學(xué)習(xí)中的時間序列分類方法

    時間序列分類(Time Series Classification, TSC)是機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要任務(wù)之一,廣泛應(yīng)用于人體活動識別、系統(tǒng)監(jiān)測、金融預(yù)測、醫(yī)療診斷等多個領(lǐng)域。隨著深度
    的頭像 發(fā)表于 07-09 15:54 ?666次閱讀

    人工智能深度學(xué)習(xí)的五大模型及其應(yīng)用領(lǐng)域

    隨著科技的飛速發(fā)展,人工智能(AI)技術(shù)特別是深度學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域展現(xiàn)出了強大的潛力和廣泛的應(yīng)用價值。深度
    的頭像 發(fā)表于 07-03 18:20 ?3432次閱讀

    深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)作為其中的重要分支,已經(jīng)在多個領(lǐng)域取得了顯著的應(yīng)用成果。從圖像識別、語音識別
    的頭像 發(fā)表于 07-02 18:19 ?753次閱讀

    激光誘導(dǎo)石墨烯基數(shù)字微流控平臺,可用于低成本即時檢測

    數(shù)字微流控(DMF)是一種新興的液體處理技術(shù),在各種生物和生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用中顯示出廣闊的潛力。
    的頭像 發(fā)表于 05-31 09:11 ?775次閱讀
    激光誘導(dǎo)石墨烯基數(shù)字微流控平臺,可用于低成本即時檢測

    使用STM32CubeMX為Keil(uVision)制作了新項目,在Keil中卻顯示出許多錯誤的原因?

    我在 stm32CubeIDE 中實現(xiàn)了 WIFI 網(wǎng)橋,因此我想移動我的項目。 然后,我使用 STM32CubeMX 為 Keil(uVision)制作了新項目。 但在 Keil 中卻顯示出許多錯誤,而且構(gòu)建時間將近 20 分鐘。 你知道怎么解決嗎? 我與Timeval 結(jié)構(gòu)有關(guān)的錯誤
    發(fā)表于 05-31 07:06

    一種利用光電容積描記(PPG)信號和深度學(xué)習(xí)模型對高血壓分類的新方法

    具體的軟硬件實現(xiàn)點擊 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技術(shù)網(wǎng)頁_MCU-AI 據(jù)世界心臟聯(lián)合會統(tǒng)計,截至 2022 年,全球有 13 億人被診斷患有高血壓,每年約有 1000 萬人
    發(fā)表于 05-11 20:01

    深度解析深度學(xué)習(xí)下的語義SLAM

    隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起,計算機視覺的許多傳統(tǒng)領(lǐng)域都取得了突破性進展,例如目標的檢測、識別和分類等領(lǐng)域。近年來,研究人員開始在視覺SLAM算法中引入深度
    發(fā)表于 04-23 17:18 ?1228次閱讀
    <b class='flag-5'>深度</b>解析<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>下的語義SLAM

    深度學(xué)習(xí)在人工智能中的 8 種常見應(yīng)用

    ,徹底改變了人工智能。人腦的結(jié)構(gòu)和操作啟發(fā)了這些算法。你覺得怎么樣?人工智能(AI)中有哪些典型的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用?深度學(xué)習(xí)經(jīng)常用于各種人工智能
    的頭像 發(fā)表于 12-01 08:27 ?3199次閱讀
    <b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>在人工智能中的 8 種常見應(yīng)用

    深度學(xué)習(xí)技術(shù)與邊緣學(xué)習(xí)技術(shù)的不同之處

    如今,AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)成為推動制造和物流領(lǐng)域自動化的核心驅(qū)動力??的鸵曀瞥龅?b class='flag-5'>深度學(xué)習(xí)和邊緣學(xué)習(xí)技術(shù),這兩種基于AI的
    的頭像 發(fā)表于 11-17 10:44 ?539次閱讀