0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)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(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

機(jī)器學(xué)習(xí)可以準(zhǔn)確地識(shí)別乳腺癌患者的早期淋巴水腫

倩倩 ? 來(lái)源:百度粉絲網(wǎng) ? 2020-07-02 16:57 ? 次閱讀

紐約大學(xué)羅里·邁耶斯護(hù)理學(xué)院的研究人員發(fā)現(xiàn),使用實(shí)時(shí)癥狀報(bào)告進(jìn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)可以準(zhǔn)確地識(shí)別乳腺癌患者的早期淋巴水腫。研究結(jié)果發(fā)表在2018年5月的mHealth中。

淋巴水腫是手臂或腿中淋巴液的集合,是癌癥治療后去除淋巴結(jié)后的常見(jiàn)癥狀。雖然無(wú)法治愈,但盡早發(fā)現(xiàn)和治療淋巴水腫可以減少并發(fā)癥。但是,由于要根據(jù)醫(yī)師對(duì)腫脹的觀察來(lái)進(jìn)行識(shí)別,因此很難進(jìn)行早期檢測(cè)。在這項(xiàng)研究中,研究人員檢查了使用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別患者淋巴水腫的可行性和準(zhǔn)確性。

“臨床醫(yī)生通常根據(jù)對(duì)腫脹的觀察來(lái)檢測(cè)或診斷淋巴水腫。但是,在可以觀察到或測(cè)量到腫脹的時(shí)間,淋巴水腫通常已經(jīng)發(fā)生了一段時(shí)間,這可能導(dǎo)致不良的臨床結(jié)果,”RN的Mei Fu博士說(shuō)。該研究的主要作者,紐約大學(xué)梅耶斯大學(xué)護(hù)理學(xué)副教授,“使用基于實(shí)時(shí)癥狀報(bào)告的訓(xùn)練有素的分類算法檢測(cè)淋巴水腫是一種很有希望的工具,可以改善淋巴水腫的預(yù)后?!?/p>

研究人員使用一種在線工具從355名接受過(guò)乳腺癌治療的婦女中收集了數(shù)據(jù)。包括有關(guān)人口統(tǒng)計(jì)學(xué),臨床信息,是否已被診斷患有淋巴水腫以及是否正在經(jīng)歷26種淋巴水腫癥狀中的任何數(shù)據(jù)。比較了五種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法:C4.5的決策樹(shù),C5.0的決策樹(shù),梯度提升模型,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)。

結(jié)果表明,所有五種方法均優(yōu)于常規(guī)統(tǒng)計(jì)方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在淋巴水腫的檢測(cè)中最準(zhǔn)確,在對(duì)真正淋巴水腫進(jìn)行分類的同時(shí)對(duì)非淋巴水腫進(jìn)行區(qū)分的準(zhǔn)確率達(dá)到93.75%。

傅說(shuō):“這種檢測(cè)精度明顯高于當(dāng)前和常用的臨床方法?!薄斑@有可能通過(guò)早期淋巴水腫的發(fā)現(xiàn)和干預(yù)來(lái)降低醫(yī)療費(fèi)用并優(yōu)化醫(yī)療資源的使用,這可以減少淋巴水腫發(fā)展到更嚴(yán)重階段的風(fēng)險(xiǎn)?!?/p>

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(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。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(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    友思特應(yīng)用 FantoVision邊緣計(jì)算:多模態(tài)傳感+AI算法=新型非接觸式醫(yī)療設(shè)備

    基于多模態(tài)傳感技術(shù)和先進(jìn)人工智能技術(shù)可有效提升乳腺癌檢測(cè)的精準(zhǔn)性、性價(jià)比和效率。友思特 FantoVision 邊緣計(jì)算機(jī) 則為其生物組織數(shù)據(jù)的高效傳輸和實(shí)時(shí)分析提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
    的頭像 發(fā)表于 10-30 16:26 ?124次閱讀
    友思特應(yīng)用  FantoVision邊緣計(jì)算:多模態(tài)傳感+AI算法=新型非接觸式醫(yī)療設(shè)備

    GPU深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例

    能力,可以顯著提高圖像識(shí)別模型的訓(xùn)練速度和準(zhǔn)確性。例如,在人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域,GPU被廣泛應(yīng)用于加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理過(guò)程。 二
    的頭像 發(fā)表于 10-27 11:13 ?288次閱讀

    “本源悟空”真機(jī)應(yīng)用之量子人工智能領(lǐng)域——乳腺鉬靶檢測(cè)應(yīng)用

    乳腺鉬靶檢測(cè)應(yīng)用世界衛(wèi)生組織國(guó)際癌癥研究機(jī)構(gòu)此前發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,乳腺癌現(xiàn)已成為全球發(fā)病率最高的惡性腫瘤,嚴(yán)重危害廣大女性的身心健康。臨床上通常會(huì)使用鉬靶來(lái)篩查和診斷乳腺癌,其結(jié)果受到患者
    的頭像 發(fā)表于 07-12 08:23 ?243次閱讀
    “本源悟空”真機(jī)應(yīng)用之量子人工智能領(lǐng)域——<b class='flag-5'>乳腺</b>鉬靶檢測(cè)應(yīng)用

    機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

    隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)對(duì)數(shù)據(jù)分析提出了更高的要求。機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的工具,通過(guò)訓(xùn)練模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律,為企業(yè)和組織提供了更高效、更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析能力。本文將深入
    的頭像 發(fā)表于 07-02 11:22 ?521次閱讀

    有效提升智能會(huì)議系統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確性案例分享

    語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是在智能會(huì)議系統(tǒng)中至關(guān)重要,準(zhǔn)確的智能會(huì)議語(yǔ)音識(shí)別能力,意味著會(huì)議參與者可以通過(guò)語(yǔ)音命令來(lái)控制會(huì)議設(shè)備,如開(kāi)啟投影儀、調(diào)整音量、切換幻燈片或者記錄會(huì)議紀(jì)要,節(jié)省時(shí)間并提高會(huì)
    的頭像 發(fā)表于 06-21 11:15 ?285次閱讀
    有效提升智能會(huì)議系統(tǒng)語(yǔ)音<b class='flag-5'>識(shí)別</b><b class='flag-5'>準(zhǔn)確</b>性案例分享

    有效提升智能會(huì)議系統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確性案例分享

    語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)是在智能會(huì)議系統(tǒng)中至關(guān)重要,準(zhǔn)確的智能會(huì)議語(yǔ)音識(shí)別能力,意味著會(huì)議參與者可以通過(guò)語(yǔ)音命令來(lái)控制會(huì)議設(shè)備,如開(kāi)啟投影儀、調(diào)整音量、切換幻燈片或者記錄會(huì)議紀(jì)要,節(jié)省時(shí)間并提高會(huì)
    的頭像 發(fā)表于 06-21 11:13 ?419次閱讀
    有效提升智能會(huì)議系統(tǒng)語(yǔ)音<b class='flag-5'>識(shí)別</b><b class='flag-5'>準(zhǔn)確</b>性案例分享

    請(qǐng)問(wèn)PSoC? Creator IDE可以支持IMAGIMOB機(jī)器學(xué)習(xí)嗎?

    。 我發(fā)現(xiàn)IMAGIMOB 是一個(gè)很好的解決方案來(lái)滿足我的需求,但現(xiàn)在的問(wèn)題是, PSoC? Creator 不支持 IMAGIMOB! PSoC? Creator 可以支持機(jī)器學(xué)習(xí)或 IMAGIMOB 嗎?
    發(fā)表于 05-20 08:06

    一種基于可拉伸光子晶體的熒光傳感陣列,用于卵巢癌早期診斷

    糖蛋白在細(xì)胞歸巢、免疫識(shí)別、物質(zhì)轉(zhuǎn)運(yùn)、蛋白質(zhì)相互作用和細(xì)胞間信號(hào)傳遞等廣泛的生命過(guò)程中發(fā)揮著重要作用,已被確定為卵巢癌、結(jié)腸癌、直腸癌、乳腺癌和肝癌等癌癥診斷、臨床治療和預(yù)后評(píng)估的治療靶點(diǎn)或生物標(biāo)志物。
    的頭像 發(fā)表于 05-19 17:31 ?788次閱讀
    一種基于可拉伸光子晶體的熒光傳感陣列,用于卵巢癌<b class='flag-5'>早期</b>診斷

    機(jī)器學(xué)習(xí)怎么進(jìn)入人工智能

    ,人工智能已成為一個(gè)熱門領(lǐng)域,涉及到多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域,例如語(yǔ)音識(shí)別機(jī)器翻譯、圖像識(shí)別等。 在編程中進(jìn)行人工智能的關(guān)鍵是使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,這是
    的頭像 發(fā)表于 04-04 08:41 ?232次閱讀

    機(jī)器學(xué)習(xí)8大調(diào)參技巧

    今天給大家一篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參技巧的文章。超參數(shù)調(diào)優(yōu)是機(jī)器學(xué)習(xí)例程中的基本步驟之一。該方法也稱為超參數(shù)優(yōu)化,需要搜索超參數(shù)的最佳配置以實(shí)現(xiàn)最佳性能。
    的頭像 發(fā)表于 03-23 08:26 ?551次閱讀
    <b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>8大調(diào)參技巧

    谷歌攜手醫(yī)療保健業(yè)推出AI驅(qū)動(dòng)肺結(jié)核、肺癌及乳腺癌篩查

    其中,通過(guò)Gemini工具,有望從磨損的腕帶上提取出能為個(gè)人健康分析提供數(shù)據(jù)支持的新功能。另外,谷歌已與印度醫(yī)療機(jī)構(gòu)Apollo Radiology International聯(lián)手開(kāi)展AI驅(qū)動(dòng)的肺結(jié)核、肺癌及乳腺癌篩查業(yè)務(wù)。
    的頭像 發(fā)表于 03-20 11:00 ?664次閱讀

    機(jī)器視覺(jué)如何檢測(cè)橡膠圈外觀尺寸檢測(cè)?

    外觀檢測(cè) 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以檢測(cè)橡膠圈表面的缺陷,裂紋、氣泡、凹陷等。通過(guò)圖像處理算法,系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別并標(biāo)記出這些缺陷。系統(tǒng)能夠精確識(shí)別顏色
    的頭像 發(fā)表于 03-15 17:24 ?528次閱讀

    機(jī)器學(xué)習(xí)和代謝圖譜相結(jié)合,早期卵巢癌檢測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)93%

    卵巢癌因不易察覺(jué)且晚確診而被視為無(wú)聲殺手。據(jù)報(bào)道,晚期卵巢癌患者的五年存活率僅為31%,而及早發(fā)現(xiàn)與治療,這一比例便可提高到90%以上。盡管從三十年前起已有專家嘗試以各種方式探尋早期檢測(cè)方法,但至今未能取得顯著進(jìn)展。
    的頭像 發(fā)表于 02-02 16:04 ?700次閱讀

    對(duì)新輔助TCHP治療響應(yīng)的HER2+乳腺癌空間蛋白質(zhì)組特征

    GeoMx IPA可以實(shí)現(xiàn)對(duì)組織中任何區(qū)域(如腫瘤區(qū)域、免疫交界區(qū)域、腫瘤微環(huán)境和正?;|(zhì)區(qū)域等)中的570多種蛋白質(zhì)進(jìn)行空間原位的表達(dá)檢測(cè),快速發(fā)現(xiàn)新的蛋白質(zhì)生物標(biāo)記物和藥物靶點(diǎn)。
    的頭像 發(fā)表于 12-26 16:52 ?817次閱讀
    對(duì)新輔助TCHP治療響應(yīng)的HER2+<b class='flag-5'>乳腺癌</b>空間蛋白質(zhì)組特征

    LabVIEW進(jìn)行癌癥預(yù)測(cè)模型研究

    乳腺癌,不受核函數(shù)選擇的限制。與MATLAB等傳統(tǒng)編程語(yǔ)言相比,LabVIEW的塊狀編程更易于使用。通過(guò)LabVIEW創(chuàng)建的程序能夠?yàn)獒t(yī)生提供準(zhǔn)確、快速的診斷和治療方案,有助于提高癌癥的早期診斷和治療
    發(fā)表于 12-13 19:04