Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В МТУСИ внедрили метод глубокого обучения для сегментации капилляров глаза
Ученые из МТУСИ разработали метод глубокого обучения, позволяющий сегментировать сосуды глаза. Он значительно упростит работу специалистам в области диагностирования болезней на ранних этапах развития, так как кровеносные сосуды сетчатки глаза связаны с многими заболеваниями: сахарным диабетом, образованием тромбов (окклюзия сосудов), гипертонией, инсультом и другими.
Для использования методов машинного обучения и методов глубокого обучения была отобрана нейросетевая модель U-Net, способная улавливать максимальное количество закономерностей на больших массивах данных, которые, в свою очередь, достаточно быстро можно совместить с имеющимися данными под необходимую задачу. U-Net показывает хорошее качество благодаря реализации skipconnection, что позволяет сохранить часть пространственной информации при сжатии изображения энкодером. Все это способствует достичь лучших результатов при наименьших временных и ресурсных затратах.
«Безусловно метод глубокого обучения с нейросетевым подходом U-Net для решения задачи сегментации капилляров глаза показывает отличные результаты при низком значении функции потерь. Данный метод можно широко использовать в качестве интеллектуального ассистента офтальмологов и различным другим медицинским работникам для дальнейшей классификации болезней», — рассказала научный руководитель разработки, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Теория вероятностей и прикладная математика» МТУСИ Ирина Синева.
По словам разработчика модели, студента первого курса магистратуры МТУСИ Даниила Матвеева, для повышения показателей методов глубокого обучения ведутся работы с привлечением дополнительных специалистов, чтобы избавиться от неопределенности в данных и уточнения результатов. В идеале можно будет значительно улучшить качество обнаружения капилляров глаза, тем самым упростив работу специалистам.
Внедрение решений на основе нейросетей в медучреждениях в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» становится дополнительным стимулом для фундаментальных исследований ученых из МТУСИ. Так, разработкой метода глубокого обучения для сегментации капилляров глаза заинтересовалась компания «Технологии доверия». Ожидается дополнительное финансирование разработки, что позволит усовершенствовать ее преимущества.
Telegram 
Дзен 
VK Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Российские работодатели наряду с традиционными методами поиска сотрудников все чаще стали прибегать к автоматизированным инструментам, среди которых, в частности, ресурсы рекрутинга на базе искусственного интеллекта. Технологии действительно шагнули так далеко, что программы с большими языковыми моделями могут даже проводить собеседования — это экономит трудовые и временные ресурсы, обеспечивает удобство и объективность процесса. Но без проблем все же не обходится. Научный сотрудник института «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ Юрий Чайников рассказал о том, какие проблемы могут возникнуть при собеседовании с ИИ и смогут ли в будущем кандидаты отказаться от такого формата найма в пользу традиционного.
Международная группа исследователей разработала методику, которая самостоятельно настраивает математическую модель магнитного взаимодействия. Новый алгоритм позволит более реалистично моделировать и проектировать материалы с требуемыми свойствами и предсказывать их свойства перед экспериментальной проверкой.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Изучив поведение 69 видов птиц в разных областях Западных Гат (Индия), международная исследовательская группа наконец объяснила, почему территориальные и всеядные птицы чаще других поют по утрам.
Международная команда исследователей с участием ученых из НИУ ВШЭ экспериментально показала, что люди, страдающие биполярным расстройством, считают мир более нестабильным, чем он есть на самом деле, и из-за этого чаще принимают нерациональные решения. Ученые предполагают, что полученные результаты позволят в будущем разработать более точные методы диагностики и терапии биполярного аффективного расстройства.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
Недавно вышел второй сезон сериала «Одни из нас» (TheLastofUs), созданного по сюжету популярнейшей видеоигры. Ученые Пермского Политеха решили разобраться, насколько реален сценарий грибной пандемии, превращающей людей зомби? Чем живет кордицепс и как он «ищет» своих жертв, действительно ли паразит способен эволюционировать настолько, чтобы поражать человеческий организм и подчинять себе его волю, был бы у людей шанс выжить, какие грибы уже поселились в наших телах и выручит ли нас иммунитет, сформированный тысячелетиями.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно