Ученые обучают нейросеть для диагностики коронавируса COVID-19 по рентгену легких
Исследователи из отдела компьютерной архитектуры и технологии Школы компьютерной инженерии Университета Севильи (ETSII) работают над системой, которая использует рентгеновские снимки легких пациентов для диагностики коронавируса COVID-19.
Система использует глубокое обучение модели нейронной сети, которая может различать здоровых пациентов, пациентов с пневмонией и пациентов с коронавирусом COVID-19.
Результаты, опубликованные в журнале «Прикладные науки» (Applied Sciences), показывают, что этот метод на 100% эффективен при идентификации коронавируса COVID-19, доказывая, что его можно использовать в качестве вспомогательного средства для диагностики этого заболевания.
«Распространение коронавируса SARS-CoV-2 превратило COVID-19 в глобальную эпидемию. Наиболее часто используемые тесты для диагностики заболевания являются инвазивными, отнимающими много времени и ограниченными ресурсами. Изображения, полученные из магнитных резонансов и / или рентгеновских лучей все чаще используются для облегчения диагностической помощи, успешно пройдя тестирование для выявления проблемы. Тем не менее, эти диагностические методы требуют специалиста», - говорит профессор Севильского университета Мануэль Хесус Домингес.
Инструменты обработки могут помочь снизить нагрузку на работников здравоохранения, отфильтровывая случаи. Методы искусственного интеллекта, такие как глубокое обучение, доказали свою высокую эффективность в выявлении паттернов, подобных тем, которые обнаруживаются в пораженной ткани.
Следите за актуальными новостями о коронавирусе на Медикфорум в режиме онлайн.
Оставить комментарий