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Profundo-Aprendizagem na radiologia

A radiologia joga um maior protagonismo no diagnóstico e no tratamento de várias doenças. Profundo-aprender, igualmente conhecida como a aprendizagem hierárquica, é um tipo de aprendizagem de máquina que envolve algoritmos e baseada em aprender representações de dados. Profundo-aprender é usada no campo da medicina, particularmente na radiologia.

Crédito de imagem: Archy13/Shutterstock
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Que Profundo-Está aprendendo?

Profundo-aprender é um tipo de método da aprendizagem de máquina que ajuda máquinas e computadores a aprender pelo exemplo. Na profundo-aprendizagem, a máquina ou o computador aprendem sobre tarefas da classificação directamente do som, do texto, ou da entrada da imagem.
Os programas que usam a profundo-aprendizagem podem executar tarefas exactamente e frequentemente em um de mais alto nível do que seres humanos. Por exemplo, profundo-aprender é a tecnologia chave de carros decondução que reserva os deixa detectar pedestres ou parar sinais. Posta simplesmente, profundo-aprender é um formulário da inteligência artificial.

Profundo-aprender é um ramo da inteligência artificial em que as redes de unidades relacionadas básicas são usadas para reconhecer testes padrões nos dados para resolver problemas complicados. Profundo-aprender foi usada em diversas tarefas sofisticadas relativas à imagem lactente médica.

Profundo-Aprendizagem na radiologia

Importância da radiologia à prática médica

A imagem lactente médica é uma ferramenta importante do diagnóstico e do tratamento para muitas doenças humanas. Na imagem lactente diagnóstica, uma série de testes é usada para capturar imagens de várias partes do corpo. Estes testes fornecem médicos as imagens que podem ser usadas para detectar anomalias em órgãos do corpo.

Muitas modalidades da imagem lactente são usadas ver estruturas de corpo internas. Os exemplos incluem raios X, varreduras do tomografia computorizada, ressonância magnética, e tomografia de emissão de positrão.

Os estudos da imagem lactente são especialmente importantes na detecção e no diagnóstico do cancro. A identificação adiantada do cancro e das outras doenças permite um tratamento mais adiantado, que possa melhorar resultados pacientes.  

Como Profundo-Aprender é usada na radiologia diagnóstica

Profundo-aprender é uma ferramenta importante usada na radiologia e na imagem lactente médica. Profundo-aprender técnicas pode ser usada para segmentar precisamente os órgãos baseados em seus limites para fornecer medidas exactas. Além disso, profundo-aprender técnicas pode ser aplicada à detecção de crescimento do tumor e discriminar entre estruturas benignas e malignos.

Embora profundo-aprender exija mais dados do que a aprendizagem de máquina tradicional, é igualmente mais fácil usar-se. Porque a maioria de sistemas deaprendizagem usam projectos de rede neural, estes modelos são referidos frequentemente como redes neurais profundas. A palavra “profundamente” refere sua estrutura multi-mergulhada.

Em uma rede neural convencional, há umas somente 2 ou 3 camadas escondidas. Ao contrário, as redes profundas podem ter centenas de camadas. Em conseqüência, profundo-aprender modelos pode ser usada para analisar e usar grandes grupos de arquiteturas e de dados de rede neural para fornecer umas representações mais exactas para estudos da imagem lactente.

Tradicional, profundo-aprender foi aplicada às únicas imagens. Contudo, o uso da profundo-aprendizagem na radiologia é mais complexo porque o tomografia computorizada e a ressonância magnética produzem milhares de imagens. Assim, profundo-aprendendo os modelos exigem uns algoritmos computacionais mais complexos no campo da radiologia. Profundo-aprender está sendo usada agora na radiologia clínica para detectar, determinar, e nas lesões do segmento e para diagnosticar e classificar a doença.

Geoff Hinton: On Radiology

Conclusão

Profundo-aprender melhorou dramàtica o desempenho de algoritmos do computador na prática médica. A tecnologia médica evoluiu para permitir a extracção da informação crucial das imagens que podem ter sido mais difíceis de interpretar usando métodos tradicionais. Até agora, profundo-aprendendo os métodos foram usados no peito e a despistagem do cancro do pulmão e a segmentação do cérebro estudam.

A pesquisa sobre a tecnologia deaprendizagem mostrou os resultados prometedores que podem ser aplicados dentro da prática médica e para outros usos. No futuro, profundo-aprendendo é esperado aumentar mais o diagnóstico e o tratamento de várias doenças.

Fontes

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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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