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2017年2月20日- /生物学,BIOON /——最近,来自美国的研究人员宣布,他们已经开发出一种新算法(计算机),它可以通过分析图像识别皮肤癌。肉眼判断相比,这种新方法可以扫描一张皮肤找到共同危险的皮肤癌,研究人员说,这种方法可以帮助医师资格的皮肤科医生区分两种形式的皮肤癌:角化细胞癌和恶性黑素瘤。
皮肤癌的诊断工具是基于强大的机器学习,它可以通过图像中提取信息,医学诊断工具实现的精度和可靠性的关键因素是研究人员使用工具的大量的训练数据,研究人员说,他们129450年的皮肤图像进行了分析,同时对每一个图像标记确定癌皮肤图像的区域,新工具可以有效区分皮肤图像的自动识别。
同时新工具也可以分析从简单的手持摄像机的图像,例如,我们在手机的照片,这意味着医生,甚至病人能够拍摄一块皮肤,并确定射击皮肤癌的发生。
但本文研究临床产品用于实践诊断可能需要晚些时候研究人员探索、研究和测试。
机器也可以像人类一样从经验中学习
机器学习实际上是一个非常简单的想法,而不是告诉计算机如何解决这个问题,科学家们将给机器一系列的例子来让自己学习如何解决问题。如许多你的狗的照片区分猫的照片是相对简单的,和它是一个蹒跚学步的孩子也可以做,但是没有人能写一堆指令让计算机是准确的处理,所有类型的映像都包含各种姿势的毛茸茸的动物,和两组之间的图像和两者之间无显著差异为基础的计算机来区分。
机器学习可以避免人类的决策规则来解决问题,相反在机器学习方法,我们可以对所有类别的标签,也可以自己的识别系统。解释医疗数据时的许多问题存在于机器学习理解范围,确定癌皮肤问题,当然,类似于狗和猫的照片,一旦为每个类别的情况下,适当的标签,然后机器学习系统将能够学习如何有效区分。
机器学习是一个小的工作原理类似于大脑的工作方式
在最近发表的一项研究报告中,研究人员认为,机器学习系统可能基于神经网络开发,尤其是非常适合图像处理、神经网络是机器学习的一种形式,其松散结构基于大脑,同时它也有一个更大的,多层次的简单处理单元。神经网络的变化在1980年代开始蔓延,但科学家们没有实现其预期,机器学习和神经网络的再现取决于研究者的大量数据存储和排序,同时,计算机也有一个强大的数据处理能力。
计算机图形学技术的发展主要是电脑游戏,同时也孕育了很多软件,这些软件可以在第二个分析成千上万的图片,以达到合理的结果通常需要电脑周数以百万计的图片,可能需要10亿多因素调整的同时,但是计算机图形技术可以成功地实现目标。
在某些类型的决策在电脑比人类
在医学和其他决定,当人类倾向于高水平的分析有一定的优势,这个时候可能需要一些背景知识,对图像内容回答几个问题(如女孩?或者如果她穿着一件红色的t恤?)需要人情味对象类型相关的背景知识。只需要信息时能够做出决策往往在于信号本身,机器学习的优势小赢,第一个著名的例子是图像识别的路线图和路标通常被认为是能够吸引人类视觉系统的关注,然而,机器学习方法在准确性和可靠性往往优于人类,和相关研究成果已经重复了多种类型的信号,现在从演讲到医疗记录,然后皮肤损伤的部分图像。
价值的机器学习方法不仅精度远高于人类,但也很便宜,还可以帮助研究人员更加一致的诊断。研究人员认为,通过结合多种因素能促进全科医生办公室,医院和其他机构根据医疗设备的机器学习能力的发展,与此同时,新系统还可以为研究者提供即时获取信息更快地帮助医生对信息做出反应,也许可以显著提高患者在诊所诊断情况下,治疗和预后的性能,同时也可以减少不必要的医疗成本。(生物谷Bioon。Com)
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[8]那些真正能告诉我们如果我们生病了吗?