Связаться с нами

Система машинного зрения оказывает большое влияние на медицинскую диагностику

Ⅰ. Система машинного зрения может улучшить машинное обучение


Несколько демонстраций в LDV напоминают нам, что машины учатся не только с помощью нейронных сетей и машинного обучения. У них есть другие способы научиться распознавать и анализировать окружающий мир.


Ученый-исследователь Тали Декель продемонстрировала технологию, которая использует компьютерное машинное зрение для идентификации, которая может судить по увеличенным отклонениям прямых линий или пурпурным плодам на крыше.


Ⅱ. Система машинного зрения может помочь в медицинской диагностике


В среднем патологоанатомы обрабатывают 500 препаратов в день. На каждом предметном стекле нужно анализировать тысячи отдельных раковых клеток, и врачи легко упускают их из виду.


Согласно исследованию, проведенному American Medical ассоциации, обычно менее половины патологоанатомов согласны с правильным диагнозом. Приведен еще один пример, посвященный биопсии лимфатических узлов рака молочной железы, поясняющий разницу между исследовательской направленностью компьютерных и человеческих патологоанатомов. Первый акцентирует внимание на многих областях, которые могут стать контейнерами для раковых клеток.


Система машинного зрения предоставляет патологоанатомам необработанные изображения, а затем они все еще могут просматривать данные, которые они знакомы и изображения, обработанные системой обучения. По сути, это может определить область рака.

Товары