新模型使用計算機視覺和AI來識別X射線中的病毒

2022-05-30 23:10:40 編輯：呂怡丹來源：

導讀克蘭菲爾德大學的學生設計了可以識別X射線中的計算機模型。這些模型使用計算機視覺和人工智能(AI)分析胸部X射線圖像。它可以對肉眼通常

克蘭菲爾德大學的學生設計了可以識別X射線中的計算機模型。

這些模型使用計算機視覺和人工智能(AI)分析胸部X射線圖像。它可以對肉眼通常無法識別的信息進行分類，并有助于診斷。

的常見癥狀是。AI能夠檢測X射線中的異常，將其歸為陽性，然后使用第二種模型來診斷是否由病毒引起。

研究他們的MSc程序的兩個小組，專門研究計算機和機器視覺(CMV選項)，決定將這個具有挑戰(zhàn)性的主題作為小組項目。小組項目為學生提供了合作解決問題和設計解決方案的機會。

今年，小組項目活動本身受到了的影響，由于封鎖，一些學生返回了海外的家中。盡管在和法國以及附近的克蘭菲爾德和米爾頓凱恩斯相距數千英里，但堅定的團隊還是繼續(xù)了他們的項目。大學為學生提供的視頻會議和IT設施對于允許訪問必要的計算資源，確保研究的繼續(xù)和成功至關重要。

在公共領域缺少包含詳細信息的X射線圖像是一個挑戰(zhàn)-但是，研究小組能夠從各種來源構建詳細信息。

這些小組采用了傳統(tǒng)的機器學習算法以及深度學習框架，這是一種機器學習技術，可以通過示例來指導計算機學習。該項目中使用的AI模型能夠非常準確地預測結果。但是，研究團隊認為，他們能夠進一步開發(fā)新算法，以產生更加強大和可靠的結果。

團隊由Cranfield大學計算工程講師Zeeshan Rana博士領導。他現(xiàn)在正在探索與醫(yī)療機構或行業(yè)的合作機會，以使用更高級的AI算法和CT(計算機斷層掃描)掃描將項目開發(fā)到更高水平，以顯示結果的更多細節(jié)和準確性。

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