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人工智能来看病!新研究利用深度神经网络评估神经系统疾病

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关于那些患有神经体系疾病(比方中风)的人来说,去医师的办公室做查看或许会是一项应战,由于患上这种疾病损害了他们的活动才能。那患者可不可以用智能手机拍下他们的运动视频,然后将视频转发给他们的医师呢?11月21日,加拿大阿尔伯塔省莱思桥大学的Hardeep Ryait博士和他的搭档在揭露的《公共科学图书馆·生物学》杂志上宣布了他们的研讨成果,研讨显现这样的工作有或许会在未来完成。

科学家们首要引发一群老鼠中风,随后让专家们依据老鼠进食的办法来给老鼠的运动才能受损程度打分。然后,科学家们将这些信息输入到一个最先进的深度神经网络中,这样它就可以学习以人类专家的精确度来为老鼠的动作打分。随后,当网络收到一组新的老鼠寻食视频片段时,它也能以相似人类专家的准确度来评价这些老鼠的受损程度。相同的程序也被证明可以在其他的测验中取得成效,这些测验包含评价老鼠在窄梁上行走的才能和拉绳子取得食物奖赏的才能。

人工神经网络现在现已被用于驾驭轿车、解读视频监控以及监控和调理交通等。运用人工神经网络的这场革新也鼓舞了行为神经科学家运用这种人工神经网络来评价试验目标的杂乱行为。相同,神经妨碍也可以依托人工神经网络进行主动评价,使行为的量化成为查看的一部分或评价药物医治的作用。这或许有助于防止阻止患者医治的延误。

总而言之,这项研讨标明,这样的深度神经网络可以为神经评价供给一个牢靠的分数,还可以为协助规划用于确诊和监测神经妨碍的行为目标。风趣的是,研讨结果显现,这个网络运用的信息可以比行为评分体系中的专家所运用的信息要更多。除此之外,这个网络还可以识别出最能标明运动妨碍的行为特征,这非常重要,由于这有或许改善对恢复作用的监测。这种办法将有助于神经体系疾病的确诊和监测的标准化,在未来,患者还可以运用这种办法在家监测日常症状。

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