Netwerk Newrali Fond Jista' Jiskrin għal Mard tal-Ġilda fuq Laptop

Arkitettura ġdida ta 'netwerk newrali profonda li tista' tipprovdi dijanjosi bikrija ta 'sklerożi sistemika (SSc) qed tiġi rrappurtata mill-president fundatur tad-Dipartiment tal-Inġinerija Bijomedika fl-Università ta' Houston. SSc hija marda awtoimmuni rari li tikkawża ġilda mwebbsa jew fibruża u organi interni. 

In-netwerk propost huwa implimentat b'kompjuter laptop standard, u jista 'minnufih jagħraf id-differenzi bejn immaġini ta' ġilda b'saħħitha u ġilda b'SSc.

Ir-riċerka ġiet ippubblikata fi IEEE Ġurnal Miftuħ tal-Inġinerija fil-Mediċina u l-Bijoloġija. 

Metin Akay huwa John S. Dunn Endowed Chair Professur tal-inġinerija bijomedika. 

"L-istudju preliminari tagħna, maħsub biex juri l-effikaċja tal-arkitettura tan-netwerk proposta, iżomm wegħda fil-karatterizzazzjoni tal-SSc," jgħid Akay. 

"Aħna nemmnu li l-arkitettura tan-netwerk proposta tista 'tiġi implimentata faċilment f'ambjent kliniku, billi tipprovdi għodda ta' screening sempliċi, irħas u preċiża għall-SSc."

SSc u Dijanjosi Bikrija

Huwa estremament importanti li l-SSc jiġi djanjostikat kmieni, iżda ħafna drabi dan huwa diffiċli biex jinkiseb. Diversi studji juru li l-involviment tal-organi jista 'jseħħ ħafna aktar kmieni milli kien mistenni qabel, li jseħħ fil-fażi bikrija tal-marda. 

Minħabba li hija tant ta 'sfida anke għat-tobba f'ċentri esperti li jiddijanjostikaw kmieni u jiddeterminaw il-firxa tal-progressjoni tal-marda, ħafna drabi jkun hemm dewmien twil fit-terapija u t-trattament.

Taħriġ tas-Sistema

It-tagħlim fil-fond ipoġġi l-algoritmi f'saffi, imsejjaħ in-netwerk newrali artifiċjali, li jista 'jieħu d-deċiżjonijiet tiegħu stess. Ir-riċerkaturi bdew iħaffu l-proċess tat-tagħlim, u għalhekk ħarrġu n-netwerk il-ġdid bl-użu tal-parametri ta 'MobileNetV2, li hija applikazzjoni ta' viżjoni mobbli. Huwa mħarreġ minn qabel b'1.4 miljun immaġini mis-sett tad-dejta ImageNet. Il-ħin tat-taħriġ dam biss inqas minn ħames sigħat.

"Billi jiskennja l-immaġini, in-netwerk jitgħallem mill-immaġini eżistenti u jiddeċiedi liema immaġni ġdida hija normali jew fi stadju bikri jew tard tal-marda," qal Akay.

Netwerks Newrali Konvoluzzjonali (CNNs), li huma fost netwerks ta 'tagħlim fil-fond, ħafna drabi jiddependu fuqhom fl-inġinerija, il-bijoloġija u l-mediċina. Madankollu, għadhom ma laħqux livell għoli ta’ suċċess fl-applikazzjonijiet bijomediċi, peress li l-użu tagħhom kien limitat minħabba d-daqs ta’ settijiet ta’ taħriġ u netwerks disponibbli. 

Akay, flimkien mas-sieħeb Yasemin Akay, għaqqad l-UNet, li hija arkitettura CNN modifikata, b'saffi miżjuda biex tingħeleb din l-isfida. Huma mbagħad żviluppaw modulu ta 'taħriġ mobbli, u r-riżultati wrew li l-arkitettura proposta ta' tagħlim fil-fond hija aktar effiċjenti u aħjar mis-CNNs meta jiġu biex jikklassifikaw immaġini SSc.

Yasemin Akay huwa professur assoċjat istruttiv tal-UH tal-inġinerija bijomedika. 

"Wara l-irfinar, ir-riżultati tagħna wrew li n-netwerk propost laħaq preċiżjoni ta '100% fuq is-sett tal-immaġni tat-taħriġ, preċiżjoni ta' 96.8% fuq is-sett tal-immaġni ta 'validazzjoni, u 95.2% fuq is-sett tal-immaġni tal-ittestjar," qal Akay.

Il-ko-awturi tad-dokument kienu jinkludu lil Yong Du, Cheryl Shersen, Ting Chen u Chanfra Mohan mill-Università ta’ Houston. Involviet ukoll lil Minghua Wu u Shervin Assassi taċ-Ċentru tax-Xjenza tas-Saħħa tal-Università ta 'Texas (UT Health).