Нейросеть обучили диагностировать аневризму

Стэнфордская группа машинного обучения, возглавляемая Эндрю Ыном, разработала модель, которая диагностирует внутричерепные аневризмы на снимках компьютерной томографической ангиографии (КТА) головы. Датасет содержал 818 обследований от 662 уникальных пациентов с 328 обследованиями КТА (40,1%), содержащих по крайней мере 1 внутричерепную аневризму и 490 обследований (59,9%) без внутричерепных аневризм.

Члены команды HeadXNet, Эндрю Ын
Члены команды HeadXNet (слева направо: Эндрю Ын, Кристен Йом, Кристофер Шут, Пранав Раджпуркар и Эллисон Парк) смотрят на сканирование мозга

Проблема

Диагностика неразорвавшихся аневризм является критически важной клинической задачей: внутричерепные аневризмы встречаются у 1-3% населения и составляют более 80% нетравматических субарахноидальных кровоизлияний, угрожающих жизни. Компьютерная томографическая ангиография (КТА) — это первичная, малоинвазивная методика визуализации, используемая в настоящее время для диагностики, наблюдения и предоперационного планирования внутричерепных аневризм. Но интерпретация требует много времени даже для обученных по специальностям нейрорадиологов. Низкий уровень соглашения между различными экспертами создает дополнительную проблему для надежной диагностики.

Учитывая потенциальный катастрофический исход пропущенной аневризмы с риском разрыва, крайне желателен инструмент автоматического обнаружения, который надежно обнаруживает и повышает эффективность работы медицинских сотрудников. Разрыв аневризмы приводит к летальному исходу у 40% пациентов и приводит к необратимой неврологической инвалидности у двух третей выживших, поэтому точное и своевременное обнаружение имеет первостепенное значение.

Архитектура модели

В этом исследовании была разработана 3D-CNN под названием HeadXNet для сегментации внутричерепных аневризм с КТ. HeadXNet — это CNN со структурой энкодер-декодер, где энкодер служит для кодирования полного объема информации с изображения в более низкую размерность, а декодер расширяет это кодирование до объема сегментации с полным разрешением. Энкодер состоит из 50-слойной SE-ResNeXt сети, и декодер представляет собой последовательность из обратных сверток 3 × 3. Аналогично UNet, остаточные соединения используются в 3 слоях энкодера для передачи выходов непосредственно в декодер. Энкодер был предварительно обучен на датасете Kinetics-600, большой коллекции видео на YouTube, размеченной человеческими действиями; после предварительной подготовки энкодера, последние 3 сверточных блока и выходной слой softmax на 600 выходов были удалены. На их место были добавлены слой spatial pyramid pooling и декодер.

Результаты

Без аугментации, медицинские специалисты достигли чувствительности микросреднего уровня 0,831, специфичности 0,960 и точности 0,893. С аугментацией, специалисты достигли чувствительности микроусреднего уровня 0,890, специфичности 0,975 и точности 0,932. Базовая модель имела чувствительность 0,949, специфичность 0,661 и точность 0,809.

синтез речи

Ученые синтезировали речь из сигналов мозга с помощью нейросети

Исследователи из Калифорнийского Университета Сан-Франциско разработали алгоритм, который расшифровывает сигналы мозга, связанные с произношением слов, и переводит их в понятную речь без необходимости двигать мышцами, даже находящимися во рту. Такая технология в скором будущем должна позволить немым людям свободно и внятно произносить слова. Прототип…
decentralized prediction

Разработан децентрализованный подход для предсказания результатов лечения и смертности

Исследователи из MIT, Гарварда и университета Цинхуа разработали децентрализованный подход к обучению моделей предсказания смерности и времени пребывания в больнице на основе электронных медицинских карт. Для проведения работы, исследователи рассмотрели медицинские карты 200 859 пациентов, поступивших в 208 больниц со всей территории США. При…

Nvidia представила набор инструментов для радиологов Clara AI

Nvidia продолжает фокусироваться на разработке аппаратного и программного обеспечения с ИИ для врачей. На GTC 2019 компания представила платформу Clara AI, которая содержит набор инструментов для разработки медицинского ПО и предобученные модели для радиологов. Clara AI для радиологов Глубокое обучение сегодня имеет наибольший потенциал…
ai for radiology

Какие требования выдвигают рентгенологи к полезному ИИ

Какими должны быть алгоритмы для помощи радиологам, чтобы эффективно работать в клинических условиях? 19 февраля в American Journal of Roentgenology опубликовали исследование, в котором описаны общие положения для успешного применения глубокого обучения в автоматической диагностике рака молочной железы. Предъявляемые требования актуальны для других медицинских алгоритмов.…
smart-stethoscope

Цифровой стетоскоп диагностирует пневмонию с точностью 87%

Университет Джона Хопкинса и стартап Sonavi Labs разработали стетоскоп c технологией фильтрации шума, который диагностирует пневмонию с точностью 87%. Новый стетоскоп способен анализировать дыхание пациента и выявлять пневмонию, помогая врачу в постановке диагноза. Пневмония — болезнь, которая ежегодно убивает миллионы людей во всем мире.…
IBM нейросеть эпилепсия

Алгоритм IBM классифицирует 7 видов эпилептических приступов

3,4 миллиона людей в мире страдают эпилепсией. Новый алгоритм разработчиков IBM классифицирует 7 типов судорог, анализируя данные электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Он поможет врачам корректировать дозировку лекарств и предупреждать новые приступы у пациентов. «Мы надеемся, что автоматическая классификация типов судорог улучшит долгосрочное лечение пациентов, предоставляя возможность…

Обучение с подкреплением применили для настройки протеза ноги

Роботизированный протез обычно настраивается вручную. Инженеры тратят часы, чтобы отрегулировать каждое соединение и адаптировать его к особенностям ходьбы конкретного человека. Метод автоматической настройки протеза c помощью обучения с подкреплением позволяет человеку ходить плавно уже через 10 минут обучения. Обучение с подкреплением Люди проходят через сложный…

Нейросеть определяет и классифицирует аритмию точнее кардиологов

Новый алгоритм на базе сверточной нейронной сети классифицирует 12 типов сердечного ритма, включая 10 видов аритмии лучше врачей-кардиологов. Точность работы нейросети — 97%.  Исследование было проведено учеными из Стэнфордского университета, UCSF и Rhythm Technologies. В разработке принял участие Andrew Ng. Научная статья об исследовании…

Камеры c нейросетями заменили офтальмологов в четырех больницах Китая

В Китайских больницах используют камеры с нейронными сетями для выявления заболеваний глазного дна. Инструмент работает с 94% точностью. Разработка направлена на уменьшение дефицита офтальмологов, особенно в сельских районах Китая. Устройство разработано китайской корпорацией Baidu совместно с Университетом Сунь Ятсена. Окружная больница Дэцин в провинции…

«Рутинные задачи с минимальным риском». Nature опубликовал доклад о развитии ИИ в медицине

Использование глубокого обучения в медицине активно развивается благодаря большому количеству размеченных снимков, возросшей вычислительной мощности и появлению облачных хранилищ данных. Нейронные сети влияют на состояние медицины на трех уровнях: помогают врачам быстро и точно интерпретировать изображения; уменьшают количество врачебных ошибок; помогают пациентам самостоятельно анализировать…
corti ai

Нейросеть помогает диспетчерам диагностировать остановку сердца за 48 секунд — и спасти жизнь

Датский стартап Corti разработал технологию, которая помогает аварийным диспетчерам распознавать сердечные приступы на 30 секунд быстрее. В случаях с сердечным приступом важна каждая секунда — указания, которые диспетчер дает на полминуты раньше, позволяют повысить выживаемость пациентов в три раза в последующий месяц. Как работает…

Fimmic открывает доступ к фреймворку для обучения нейросетей микроскопическому анализу

Fimmic — компания-разработчик медицинского ПО, запускает aiForward — открытую глобальную программу для ученых и патологов, желающих использовать нейронные сети в своих исследованиях.   Программа aiForward предлагает участникам бесплатный доступ к современному фреймворку и поддержку со стороны команды экспертов. Основное внимание уделяется внедрению нейронных сетей…
средства по уходу за кожей

Стартап кастомизирует косметику по уходу за кожей с помощью машинного обучения

Стартап Proven Skincare использует машинное обучение, чтобы определить, какие ингредиенты средств по уходу за кожей будут лучше работать на людях из разных стран, живущих в разном климате. Клиенты, которые хотят заказать косметику в Proven Skincare, предоставляют данные — возраст, этническую принадлежность, адрес, образ жизни и…
AI doctor мини клиники в Китае

На улицах Китая появятся мини-клиники “AI Doctor”

В Китае запускают производство мини-клиник с искусственным интеллектом. Клиники размером с телефонную будку будут построены в 80 городах страны и помогут жителям получать врачебные консультации, рецепты и медикаменты без необходимости заранее записываться в больницу. Разработкой занимается китайская медицинская корпорация Ping An Healthcare and Technology…
u-net

U-Net: нейросеть для сегментации изображений

U-Net считается одной из стандартных архитектур CNN для задач сегментации изображений, когда нужно не только определить класс изображения целиком, но и сегментировать его области по классу, т. е. создать маску, которая будет разделять изображение на несколько классов. Архитектура состоит из стягивающего пути для захвата…

Нейронная сеть от Google AI выявляет раковые метастазы с точностью 99%

Google AI разрабатывают алгоритмы глубокого обучения для обнаружения раковых новообразований. Недавно алгоритм LYNA, первый раз представленный командой в 2017 году, достиг 99% точности в обнаружении метастаз рака молочной железы. В будущем разработка может использоваться для ускорения диагностики и уточнения диагнозов патологоанатомов. Инструмент для помощи…

Нейронная сеть диагностирует депрессию по постам на Facebook

Учёные из Университета Пенсильвании разработали нейронную сеть, которая анализирует посты пользователей в Facebook и выявляет наличие депрессии. Диагностика депрессии сложна и не всегда однозначна, поэтому точность работы алгоритма в 70% сопоставима с результатами медицинских скринингов. По словам разработчиков, первые признаки заболевания можно обнаружить за 6…
нейросеть диагностирует болезнь паркинсона

Приложение для смартфона диагностирует болезнь Паркинсона с точностью 85%

По данным ВОЗ, 5-10 человек на каждые 10 000 людей в мире страдают болезнью Паркинсона. Видимые признаки болезни появляются у людей старше 45 лет. Раннее выявление могло бы предотвратить появление серьезных симптомов, однако пока не существует универсального теста для диагностики болезни Паркинсона. Учёные создают…

Нейросеть диагностирует болезнь Альцгеймера с точностью 94%

Согласно данным Alzheimer’s Association, только в США болезнью Альцгеймера страдают 5,7 миллиона человек. В эту цифру входит 5,5 миллионов больных старше 65 лет, и 200 000 человек моложе 65 с ранними симптомами болезни. Учёные из Стэнфорда разработали алгоритм, который поможет врачам в ранней диагностике…

МРТ, чип в мозге и нейросети вернули подвижность парализованному человеку

Исследователи много лет работают над методами на основе электрических импульсов, чтобы вернуть возможность двигаться людям с травмами спинного мозга и парализованными конечностями. Учёные из Университета Огайо и компании Batelle объявили, что им удалось сделать прорыв в технологии с помощью нейронных сетей. Инвазивный метод Участником эксперимента…