對于外行人來說，MRI 或 X 光片等醫(yī)學(xué)圖像看起來就像是一堆模糊的黑白斑點(diǎn)。要分辨出一個結(jié)構(gòu)(如腫瘤)的盡頭和另一個結(jié)構(gòu)的起點(diǎn)可能很困難。
當(dāng)訓(xùn)練 AI 系統(tǒng)理解生物結(jié)構(gòu)的邊界時，它可以分割(或描繪)醫(yī)生和生物醫(yī)學(xué)工作者想要監(jiān)測的疾病和其他異常區(qū)域。人工智能助手可以代替他們手動在許多圖像中追蹤解剖結(jié)構(gòu)，而不必浪費(fèi)寶貴的時間。
問題在于，研究人員和臨床醫(yī)生必須標(biāo)記無數(shù)圖像來訓(xùn)練他們的 AI 系統(tǒng)，然后它才能準(zhǔn)確地進(jìn)行分割。例如，你需要在大量 MRI 掃描中注釋大腦皮層，以訓(xùn)練監(jiān)督模型來了解皮層的形狀在不同大腦中是如何變化的。
為了避免這種繁瑣的數(shù)據(jù)收集工作，麻省理工學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室 (CSAIL)、麻省總醫(yī)院 (MGH) 和哈佛醫(yī)學(xué)院的研究人員開發(fā)出了交互式的“ScribblePrompt”框架：這是一種靈活的工具，可以幫助快速分割任何醫(yī)學(xué)圖像，甚至是以前從未見過的類型。
研究團(tuán)隊沒有讓人類手動標(biāo)記每張圖片，而是模擬了用戶如何注釋超過 50,000 張掃描圖像，包括 MRI、超聲波和照片，涵蓋眼睛、細(xì)胞、大腦、骨骼、皮膚等結(jié)構(gòu)。
為了標(biāo)記所有這些掃描，該團(tuán)隊使用算法模擬人類如何在醫(yī)學(xué)圖像的不同區(qū)域上涂鴉和點(diǎn)擊。除了常用的標(biāo)記區(qū)域外，該團(tuán)隊還使用超像素算法(該算法可找到具有相似值的圖像部分)來識別醫(yī)學(xué)研究人員感興趣的潛在新區(qū)域并訓(xùn)練 ScribblePrompt 對其進(jìn)行分割。這些合成數(shù)據(jù)使 ScribblePrompt 能夠處理來自用戶的真實(shí)分割請求。
標(biāo)簽：
免責(zé)聲明：本文由用戶上傳，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除！