אלגוריתם חדש כמעט מייתר את הצורך בגדוליניום בסריקות MRI
מספר מחקרים שנעשו בשנה האחרונה גילו שגדוליניום נכנס לתוך גופנו, אך לא ממש יוצא, אלא מצטבר. לא ידוע עדיין האם יש לכך השלכות בריאותיות, אך כבר כיום מנסים מכוני מחקר למצוא שיטות על מנת לחסוך בכמות הגדוליניום. מחקר חדש שהוביל ד"ר אנאהו גונג (Enhao Gong), מייסד חברת מחשוב בתחום הדימות הרפואי מקליפורניה בארצות הברית בשם Subtle Medical of Menlo Park, הציג בכנס השנתי האחרון של האגודה לרדיולוגיה של צפון אמריקה (RSNA) אלגוריתם למידה ממוחשבת עמוקה (Deep Learning ) אשר הצליח להציג תמונות סריקת MRI איכותיות במינון של 10% מכמות הגדוליניום שניתנת בדרך כלל. החוקרים גם טוענים שאין מניעה גם להגיע בעזרת האלגוריתמים לתוצאות של 5% מכמות הגדוליניום שמשומשת כיום ואף למטה מכך.
הלמידה העמוקה (Deep Learning) היא תחום מחקר בעולם המחשבים שמטרתו לחקות באופן ממוחשב את פעולת המוח האנושי. המיוחד במערכות למידה עמוקה הוא היכולת שלהן, בדומה למוח האנושי, ללמוד ולהשתפר כל הזמן. באמצעות שימוש במודלים הנקראים "רשתות עצביות קונבנציונאליות", המחשב יכול לזהות לא רק תמונות...לחצו להמשך קריאה
מספר מחקרים שנעשו בשנה האחרונה גילו שגדוליניום נכנס לתוך גופנו, אך לא ממש יוצא, אלא מצטבר. לא ידוע עדיין האם יש לכך השלכות בריאותיות, אך כבר כיום מנסים מכוני מחקר למצוא שיטות על מנת לחסוך בכמות הגדוליניום. מחקר חדש שהוביל ד"ר אנאהו גונג (Enhao Gong), מייסד חברת מחשוב בתחום הדימות הרפואי מקליפורניה בארצות הברית בשם Subtle Medical of Menlo Park, הציג בכנס השנתי האחרון של האגודה לרדיולוגיה של צפון אמריקה (RSNA) אלגוריתם למידה ממוחשבת עמוקה (Deep Learning ) אשר הצליח להציג תמונות סריקת MRI איכותיות במינון של 10% מכמות הגדוליניום שניתנת בדרך כלל. החוקרים גם טוענים שאין מניעה גם להגיע בעזרת האלגוריתמים לתוצאות של 5% מכמות הגדוליניום שמשומשת כיום ואף למטה מכך.
הלמידה העמוקה (Deep Learning) היא תחום מחקר בעולם המחשבים שמטרתו לחקות באופן ממוחשב את פעולת המוח האנושי. המיוחד במערכות למידה עמוקה הוא היכולת שלהן, בדומה למוח האנושי, ללמוד ולהשתפר כל הזמן. באמצעות שימוש במודלים הנקראים "רשתות עצביות קונבנציונאליות", המחשב יכול לזהות לא רק תמונות...לחצו להמשך קריאה