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Profondo-Imparando in radiologia

La radiologia svolge un ruolo principale nella diagnosi e nel trattamento di varie malattie. l'Profondo-apprendimento, anche conosciuto come l'apprendimento gerarchico, è un tipo di apprendimento automatico che comprende gli algoritmi e basato sull'apprendimento delle rappresentazioni dei dati. l'Profondo-apprendimento è utilizzato nel campo di medicina, specialmente in radiologia.

Credito di immagine: Archy13/Shutterstock
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Che cosa Profondo-Sta imparando?

l'Profondo-apprendimento è un tipo di metodo di apprendimento automatico che aiuta i commputer ed i computer ad imparare dall'esempio. Nell'profondo-apprendimento, il commputer o il computer impara circa le mansioni di classificazione direttamente dal suono, dal testo, o dall'input di immagine.
I programmi facendo uso dell'profondo-apprendimento possono eseguire esattamente e spesso le mansioni ad un di più alto livello che gli esseri umani. Per esempio, profondo-imparare è la tecnologia chiave delle automobili auto-moventi che concede le lascia individuare i pedoni o i fanali di arresto. Messo semplicemente, profondo-imparare è un modulo di intelligenza artificiale.

l'Profondo-apprendimento è un ramo di intelligenza artificiale in cui le reti delle unità correlate di base sono usate per riconoscere i reticoli nei dati per risolvere i problemi complicati. l'Profondo-apprendimento è stato utilizzato in parecchie mansioni specializzate relative ad imaging biomedico.

Profondo-Imparando in radiologia

Importanza di radiologia a pratica medica

L'imaging biomedico è uno strumento importante del trattamento e di sistema diagnostico per molte malattie umane. Nella rappresentazione diagnostica, una serie di prove è usata per catturare le immagini di varie parti del corpo. Queste prove forniscono ai medici le immagini che possono essere usate per individuare le anomalie negli organi dell'organismo.

Molte modalità della rappresentazione sono usate osservare le strutture di organismo interne. Gli esempi comprendono i raggi x, le scansioni di tomografia computerizzata, l'imaging a risonanza magnetica e la tomografia a emissione di positroni.

Gli studi della rappresentazione sono particolarmente importanti nella rilevazione e nella diagnosi del cancro. L'identificazione in anticipo di cancro e di altre malattie tiene conto il trattamento precedente, che può migliorare i risultati pazienti.  

Come Profondo-Imparare è utilizzato nella radiodiagnostica

l'Profondo-apprendimento è uno strumento importante utilizzato nella radiologia e nell'imaging biomedico. l'Profondo-apprendimento delle tecniche può essere usato per segmentare precisamente gli organi basati sui loro limiti per fornire le misure accurate. Ancora, profondo-imparare le tecniche può applicarsi alla rilevazione della crescita del tumore e discriminare fra le strutture benigne e maligne.

Sebbene profondo-imparare richieda più dati che l'apprendimento automatico tradizionale, è egualmente più facile da usare. Poiché la maggior parte dei sistemi d'apprendimento usano le progettazioni di rete neurale, questi modelli si riferiscono a spesso come reti neurali profonde. La parola “in profondità„ si riferisce alla sua struttura a più strati.

In una rete neurale convenzionale, ci sono soltanto 2 o 3 livelli nascosti. Al contrario, le reti profonde possono avere centinaia di livelli. Di conseguenza, profondo-imparare i modelli può essere usato per analizzare ed usare i grandi insiemi delle architetture e dei dati di rete neurale per fornire le rappresentazioni più accurate per gli studi della rappresentazione.

Tradizionalmente, profondo-imparare si è applicato alle singole immagini. Tuttavia, l'uso dell'profondo-apprendimento in radiologia è più complesso perché la tomografia computerizzata e l'imaging a risonanza magnetica producono migliaia di immagini. Quindi, profondo-imparando i modelli richiedono gli algoritmi di calcolo più complessi nel campo della radiologia. l'Profondo-apprendimento ora sta utilizzando nella radiologia clinica per individuare, quantificare e nelle lesioni di segmento e per diagnosticare e classificare la malattia.

Geoff Hinton: On Radiology

Conclusione

l'Profondo-apprendimento ha migliorato drammaticamente la prestazione degli algoritmi del computer nella pratica medica. La tecnologia medica si è evoluta per permettere l'estrazione di informazioni cruciali dalle immagini che possono essere più difficili da interpretare facendo uso dei metodi tradizionali. Fin qui, profondo-imparando i metodi sono stati utilizzati in petto e lo screening dei tumori del polmone e la segmentazione del cervello studia.

La ricerca sulla tecnologia d'apprendimento ha indicato i risultati di promessa che possono essere applicati all'interno di pratica medica e per altri usi. In futuro, profondo-imparando è preveduto più ulteriormente di migliorare la diagnosi ed il trattamento di varie malattie.

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Last Updated: Oct 24, 2018

Angela Betsaida B. Laguipo

Written by

Angela Betsaida B. Laguipo

Angela is a nurse by profession and a writer by heart. She graduated with honors (Cum Laude) for her Bachelor of Nursing degree at the University of Baguio, Philippines. She is currently completing her Master's Degree where she specialized in Maternal and Child Nursing and worked as a clinical instructor and educator in the School of Nursing at the University of Baguio.

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