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人工智能通过对大脑损伤进行分类来评估头部损伤

人工智能通过对大脑损伤进行分类来评估头部损伤

脑损伤的严重程度各不相同,但评估损伤的程度远非一项简单的工作。英国科学家开发了一种新的人工智能算法,可以帮助缩小误差范围,能够检测和分类不同类型的大脑损伤,以衡量损伤的影响。

医生用来评估脑损伤的工具之一是CT扫描,它可以显示脑损伤的迹象,比如脑损伤。但对放射科医生来说,分析这些扫描结果以得出诊断结果是一个耗时的过程,而且考虑到器官的复杂性,它可以发现经常被忽视的迹象。

“CT是一种非常重要的诊断工具,但它很少用于定量研究,”剑桥大学教授、这项新研究的资深作者大卫·梅农(David Menon)说。“通常情况下,CT扫描中可以获得的大量信息都被遗漏了,作为研究人员,我们知道大脑病变的类型、体积和位置对患者的预后很重要。”

梅农和他的研究团队,其中包括来自伦敦帝国理工学院的科学家,着手开发一种人工智能工具,可以自动对头部损伤患者的大脑损伤进行分类。研究人员首先对人工智能进行了600多次CT扫描,这些扫描显示了不同大小和类型的脑损伤。

然后,这个机器学习工具被用于另一套CT扫描,它被证明能够对脑损伤的大小和进展进行分类。就像许多人工智能医疗诊断工具背后的团队一样,研究人员看到了他们的技术在发现人类无法发现的东西方面的真正潜力。

梅农说:“我们希望它能帮助我们识别哪些病灶变大、进展,并理解它们进展的原因,这样我们就能在未来为患者开发更个性化的治疗。”

以目前的形式来看,这项技术主要是为了研究而设计的,科学家们希望利用它来改善成像,将其作为诊断工具。然而,随着进一步的研究和验证,他们设想它可以进入资源有限的临床环境,比如急诊室,在那里它可以用来确定哪些病人的大脑损伤需要进一步治疗。

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