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研究人员推出新的人工智能工具，帮助临床医生捕捉医学图像中的不确定性

2024-04-23 来源: drugdu 102

来自麻省理工学院 (MIT)、麻省理工学院和哈佛大学博德研究所以及麻省总医院的研究人员推出了一种新的人工智能 (AI) 工具来捕捉医学图像中的不确定性。
Tyche 机器学习模型由美国国立卫生研究院、埃里克和温迪施密特中心以及广达电脑资助，可以帮助临床医生和研究人员捕获关键信息。
在生物医学中，人工智能模型通过突出显示显示某种疾病或异常迹象的像素来帮助临床医生。然而，这些类型的模型通常只能提供一个答案。
麻省理工学院计算机科学博士研究生 Marianne Rakic 表示，“有选择可以帮助决策”，“因此考虑到这种不确定性非常重要”。
研究人员在修改了简单的神经网络架构后开发了 Tyche。在向工具提供一些分割任务示例（例如由不同人类专家分割的心脏 MRI 中的病变图像）后，模型学习了这些任务，并发现 16 个示例图像足以让模型做出良好的预测，而无需重新训练。
该团队修改了网络，以根据一个医学图像输入和上下文集输出多个预测，调整网络层，以便生成的候选分割可以相互交互以及上下文集中的示例。
此外，研究人员修改了训练过程，以最大限度地提高最佳预测的质量，从而使 Tyche 能够确保候选分割略有不同，同时仍然解决任务。
该团队还发现，该工具能够胜过使用大型专业数据集训练的更复杂的模型，并且与大多数模型相比，执行速度更快。
研究人员认为，与其他方法相比，Tyche 可以为临床医生和生物医学研究人员带来更多好处，因为它不需要再培训、速度快且能够应用于各种任务。
该团队计划在 Tyche 上使用更灵活的上下文集，旨在探索改进其最差预测的方法，并增强系统以推荐最佳分割候选者。

https://pharma s.com/news/researchers-introduce-new-ai-tool-to-help-clinicians-capture-uncertainty-in-medical-images/

责编: editor
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