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Machine Vision System hat einen großen Einfluss auf die medizinische Diagnose

Ⅰ. Bildverarbeitungssystem kann maschinelles Lernen verbessern


Mehrere Demonstrationen in LDV erinnern uns daran, dass Maschinen nicht nur durch neuronale Netze und maschinelles Lernen lernen. Sie haben andere Möglichkeiten zu lernen, die Welt um sich herum zu erkennen und zu analysieren.


Der Forscher Tali Dekel demonstrierte eine Technologie, die computergestütztes maschinelles Sehen verwendet, um zu erkennen, was möglich ist durch Vergrößerung von Abweichungen in geraden Linien oder violetten Früchten auf dem Dach beurteilt werden.


Ⅱ. Bildverarbeitungssysteme können bei der medizinischen Diagnose helfen


Im Durchschnitt verarbeiten Pathologen 500 Objektträger pro Tag. Es gibt Tausende einzelner Krebszellen, die auf jedem Objektträger analysiert werden müssen, und sie werden von Ärzten leicht übersehen.


Laut einer Studie von American Medical Assoziation, in der Regel weniger als die Hälfte der Pathologen mit der richtigen Diagnose einverstanden. Zitiert ein weiteres Beispiel, das sich auf die Brustkrebs-Lymphknotenbiopsie konzentriert und den Unterschied zwischen dem Forschungsschwerpunkt von Computer- und Humanpathologen verdeutlicht. Ersteres betont viele Bereiche, die zu Behältern für Krebszellen werden können.


Das maschinelle Bildverarbeitungssystem liefert Pathologen Rohbilder, und dann können sie die Daten immer noch anzeigen sie kennen und verarbeiten die Bilder durch das Lernsystem. Grundsätzlich kann dies den Krebsbereich identifizieren.