TEXNHTH ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΣΤΗΝ ΥΓΕΙΑ ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΕΙΣ

 

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΣΤΗΝ ΥΓΕΙΑ. ΚΑΤΑΝΟΗΤΑ

Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται για την ανάλυση ιατρικών εικόνων με πρακτικές εφαρμογές στην ιατρική απεικόνιση

Τα U-Nets αποτελούν έναν εξελιγμένο τύπο νευρωνικών δικτύων , οι οποίοι έχουν σχεδιαστεί ειδικά για την εργασία τμηματοποίησης εικόνων ιδίως στον τομέα της ιατρικής απεικόνισης .

Οι U-Nets προσφέρουν τη δυνατότητα ταυτόχρονης εκπαίδευσης και εφαρμογής καθιστώντας τα εξαιρετικά χρήσιμο για κλινικές εφαρμογές.

Αυτή η ανίχνευση και τμηματοποίηση όγκων στις εικόνες CT την αυτόματη τοποθέτηση εμφυτευμάτων στις εικόνες MRI και την ανάλυση των εικόνων μαστογραφίας για τον προσδιορισμό των βλαβών.

Οι V_Nets χαρακτηρίζονται από τα εξής χαρακτηριστικά

Τρισδιάστατη ανάλυση

Αντίθετα με τις περισσότερες τεχνικές που επικεντρώνονται σε δισδιάστατες εικόνες οι V-Nets αναλύουν και τμηματοποιούν 3D εικόνες δημιουργώντας τρισδιάστατα μοντέλα

Εξειδίκευση σε ιατρικές εφαρμογές

Τα Εfficient ανήκουν στην κατηγορία των αλγορίθμων βαθιάς μάθησης και έχουν ειδικά σχεδιαστεί για την ανάλυση και ταξινόμηση ιατρικών εικόνων

Αυτοί οι αλγόριθμοι είναι γνωστοί για την αποδοτικότητα τους και την ικανότητα τους να ανταποκρίνονται σε ποικίλες απαιτήσεις της ιατρικής απεικόνισης

ΣΥΜΠΕΡΑΣΑΜΑ. ΑΝ ΟΙ ΓΙΑΤΡΟΙ ΕΙΝΑΙ ΓΝΩΣΤΕΣ ΜΠΟΡΟΥΝ ΝΑ ΕΧΟΥΝ ΚΑΝΕΙ ΠΛΗΡΕΙΣ ΚΑΙ ΕΠΙΤΥΧΕΙΣ ΔΙΑΓΝΩΣΕΙΣ, ΑΛΛΑ ΤΟΥΣ ΠΕΡΙΣΣΟΤΕΡΟΥΣ ΔΕΝ ΤΟΥΣ ΕΝΔΙΑΦΕΡΕΙ. ΜΟΝΟ ΑΝ ΕΙΝΑΙ ΔΙΚΟΙ ΤΟΥΣ ΑΝΘΡΩΠΟΙ, ΘΑ ΤΡΕΞΟΥΝ ΝΑ ΤΑ ΜΕΛΕΤΗΣΟΥΝ ΩΣ ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΕΙΣ