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发表于 2019-2-15 11:43:15
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AI 帮助检测不规则的心跳

据美国疾病控制中心估计,美国估计有 270-610 万人患有心房颤动,这是最常见的心律不齐类型。
为了帮助区分无害的节律异常和危及生命的疾病,斯坦福大学,加州大学旧金山分校和 Rhythm Technologies 的研究人员开发了一种基于深度学习的系统,可以自动对各种心律失常进行分类。该研究结果最近发表在 Nature Medicine 期刊上。
使用 NVIDIA TITAN GPU,使用 cuDNN 加速的 TensorFlow 深度学习框架,研究人员训练了一个深度神经网络,从计算机化的心电图中检测 12 个节律类别。训练数据集包括来自 53,549 名患者的超过 91,000 个 ECG 记录。


美国国立卫生研究院开发的人工智能应用可以帮助宫颈癌筛查

根据美国国家卫生研究院 (NIH) 的数据,宫颈癌是女性中第三常见的癌症,也是导致癌症相关死亡的第二大常见原因,80%的宫颈癌病例发生在宫颈癌筛查机会有限的发展中国家。
为了帮助缓解这一问题,美国国家卫生研究院 (NIH) 和智创全球公益基金 ( Intellectual Ventures Global Good Fund ) 的研究人员开发了一种基于深度学习的概念验证方法,可以自动评估宫颈癌图像。
研究人员在他们的论文中说:“在大多数资源不足环境中缺乏人乳头瘤病毒疫苗接种和宫颈癌筛查,每年约有 80% 的 50 多万癌症病例发生在这些环境中。”“这项研究的目的是开发一种基于“深度学习”的视觉评估算法,能够自动识别宫颈癌前期/癌症。”
在 DGX-1 上使用 NVIDIA Tesla V100 GPU,使用 cuDNN 加速的 TensorFlow 和 Keras 深度学习框架,该团队训练了一个卷积神经网络,通过使用固定焦点摄像机 (“cervicography”) 从 9000 多名参与者身上拍摄的约 30,000 张宫颈扫描的数字化图像,对其进行训练。借助更快的 R-CNN 算法,以及广泛的图像增强,该系统学会了检测子宫颈和报告癌症的概率。


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