Nástroj AI na detekciu charakteristických znakov Alzheimerovej choroby
Štúdia publikovaná v časopise Nature Communications je dôkazom koncepcie prístupu strojového učenia k rozlišovaniu kritických markerov neurodegeneratívnej choroby.
Amyloidové plaky sú zhluky proteínových fragmentov v mozgu ľudí s Alzheimerovou chorobou, ktoré ničia spojenia nervových buniek, uviedli vedci z Kalifornskej univerzity v Davise v USA. (Foto od Thinkstock Images) Vedci našli spôsob, ako naučiť počítač presne detekovať jeden z charakteristických znakov Alzheimerovej choroby v ľudskom mozgovom tkanive pomocou umelej inteligencie (AI).
Štúdia publikovaná v časopise Prírodné komunikácie , je dôkazom konceptu prístupu strojového učenia k rozlišovaniu kritických markerov neurodegeneratívnej choroby.
Amyloidové plaky sú zhluky proteínových fragmentov v mozgu ľudí s Alzheimerovou chorobou, ktoré ničia spojenia nervových buniek, uviedli vedci z Kalifornskej univerzity v Davise (UC Davis) v USA.
Rovnako ako spôsob, akým Facebook rozpoznáva tváre na základe zachytených obrázkov, nástroj strojového učenia dokáže zistiť, či má vzorka mozgového tkaniva jeden alebo iný typ amyloidového plaku, a urobí to veľmi rýchlo.
Zistenia naznačujú, že strojové učenie môže zvýšiť odbornosť a analýzu odborného neuropatológa.
Tento nástroj im umožňuje analyzovať tisíckrát viac údajov a klásť si nové otázky, ktoré by neboli možné s obmedzenými schopnosťami spracovania údajov aj tých najšikovnejších ľudských odborníkov.
Stále potrebujeme patológa, povedala Brittany N Dugger, odborná asistentka na UC Davis a hlavný autor štúdie.
Je to nástroj, ako je klávesnica na písanie. Pretože klávesnice pomohli pri písaní pracovných tokov, digitálna patológia spojená so strojovým učením môže pomôcť pri pracovných postupoch neuropatológie, povedal Dugger.
Spolupracovala s Michaelom J Keizerom, odborným asistentom na Kalifornskej univerzite v San Franciscu (UCSF), aby zistila, či by mohli naučiť počítač automatizovať namáhavý proces identifikácie a analýzy drobných amyloidných plakov rôznych typov vo veľkých plátkoch pitvaného človeka. mozgové tkanivo.
Keizer a jeho tím navrhli konvolučnú neurónovú sieť (CNN), počítačový program navrhnutý tak, aby rozpoznával vzorce na základe tisícov príkladov označených ľuďmi.
Tím vymyslel metódu, ktorá mu umožnila rýchlo anotovať alebo označiť desaťtisíce obrázkov zo zbierky pol milióna detailných záberov tkaniva zo 43 zdravých a chorých vzoriek mozgu.
Rovnako ako počítačová zoznamka, ktorá umožňuje používateľom prejdením prstom doľava alebo doprava označiť niekoho fotografiu ako horúcu alebo nie, vyvinula webovú platformu, ktorá Duggerovi umožňovala pozerať sa jeden na druhého na veľmi priblížené oblasti potenciálnych plakov a rýchlo ich označiť. čo tam videla.
Tento nástroj digitálnej patológie - ktorý vedci nazývali blob alebo nie - umožnil Duggerovi komentovať viac ako 70 000 blobov alebo kandidátov na plaky rýchlosťou asi 2 000 obrázkov za hodinu.
Tím UCSF použil túto databázu desiatok tisíc označených ukážkových obrázkov na trénovanie svojho algoritmu strojového učenia CNN na identifikáciu rôznych typov mozgových zmien pozorovaných pri Alzheimerovej chorobe.
červený pavúk s pruhovanými nohami
To zahŕňa diskrimináciu medzi takzvanými jadrovými a difúznymi plakmi a identifikáciu abnormalít v cievach.
Vedci ukázali, že ich algoritmus dokáže spracovať celý diapozitív celého mozgu s presnosťou 98,7 percenta, pričom rýchlosť je obmedzená iba počtom použitých počítačových procesorov.