🔥 TRENDING

📢 A hybrid ResNet50-vision transformer model with an attention mechanism for aerial image classification - Nature

🔗 https://news.google.com/rss/articles/CBMiX0FVX3lxTE5RTjh4YlpsRWY0UVZRTnRWWUg3Z2pnekpES0RtSWc1cU12dno4VnIyMEUtMVh3bWhqLU1zVGZ2d3B6R2l5STgxWmRRZWZDblJsVmkyRFRGYkUzV0ljTk1z?oc=5

#Ia #Resnet50-vision #Nature #GlobalFeed #News #EN

*Automatically posted by Global Feed Bot*

https://t.me/GlobalWFeed

Повышаем точность диагностики ДЦП у новорожденных с помощью нейросетей

МРТ головного мозга помогает диагностировать серьёзные патологии, от опухолей до нейродегенеративных заболеваний. Своевременная диагностика в младенческом возрасте позволяет заметить в развитии мозга негативную динамику, приводящую к заболеваниям наподобие ДЦП , и вовремя начать терапию. Но когда дело касается обследования таких пациентов, есть дополнительные риски: эту процедуру проводят под анестезией. Поэтому врачам важны решения, которые позволят сократить время диагностики, снизить риски и принять более информированные решения. Специалисты Санкт‑Петербургского государственного педиатрического медицинского университета (СПбГПМУ) совместно со Школой анализа данных (ШАД) и Центром технологий для общества Yandex Cloud разработали решение на базе нейросети, которое помогает оценить развитие мозга новорожденных по МРТ‑снимкам. При подозрении на ДЦП и другие болезни ЦНС решение работает как вспомогательный инструмент, который сокращает время расшифровки результатов МРТ до нескольких минут вместо нескольких дней. Меня зовут Юлия Бусыгина, я руковожу проектом со стороны Yandex Cloud, и в этой статье мы вместе с профессором Александром Поздняковым расскажем подробнее, как проектировали решение, обучали модель, как тестируем и оцениваем его эффективность.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/940552/

#мрт #мрт_цнс #мрт_центральной_нервной_системы #unet #unet++ #сегментация_изображений #resnet #resnet50

Повышаем точность диагностики ДЦП у новорожденных с помощью нейросетей

МРТ головного мозга помогает диагностировать серьёзные патологии, от опухолей до нейродегенеративных заболеваний. Своевременная диагностика в младенческом возрасте позволяет заметить в развитии мозга негативную динамику, приводящую к заболеваниям наподобие ДЦП , и вовремя начать терапию. Но когда дело касается обследования таких пациентов, есть дополнительные риски: эту процедуру проводят под анестезией. Поэтому врачам важны решения, которые позволят сократить время диагностики, снизить риски и принять более информированные решения. Специалисты Санкт‑Петербургского государственного педиатрического медицинского университета (СПбГПМУ) совместно со Школой анализа данных (ШАД) и Центром технологий для общества Yandex Cloud разработали решение на базе нейросети, которое помогает оценить развитие мозга новорожденных по МРТ‑снимкам. При подозрении на ДЦП и другие болезни ЦНС решение работает как вспомогательный инструмент, который сокращает время расшифровки результатов МРТ до нескольких минут вместо нескольких дней. Меня зовут Юлия Бусыгина, я руковожу проектом со стороны Yandex Cloud, и в этой статье мы вместе с профессором Александром Поздняковым расскажем подробнее, как проектировали решение, обучали модель, как тестируем и оцениваем его эффективность.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/940552/

#мрт #мрт_цнс #мрт_центральной_нервной_системы #unet #unet++ #сегментация_изображений #resnet #resnet50