MedMNIST

Для тех, кому не хватает MNIST-like наборов данных, на днях опубликовали MedMNIST v2. 12 наборов с 2D изображениями и 6 наборов с 3D (28x28x28). Все изображения под лицензией Creative Commons. Есть обертка для простого использования с PyTorch.

Сайт
GitHub

#datasets #images #medicine #3d #ScientificML

Kaggle: Brain Tumor Radiogenomic Classification

Цель этой задачи - предсказать состояние генетического биомаркера, важного для лечения рака мозга.

Каждый независимый случай имеет специальную папку, обозначенную пятизначным номером. В каждой из этих папок "case" есть четыре подпапки, каждая из которых соответствует каждому из структурных мультипараметрических МРТ (mpMRI) сканов в формате DICOM.

GitHub
Блокнот с решением на Kaggle

#datasets #demo #3d #ScientificML #images #medicine

The Natural Scenes Dataset

Natural Scenes Dataset (NSD) - это крупномасштабный набор данных фМРТ, проведенный при сверхвысоком поле (7Т) в Центре магнитно-резонансных исследований (CMRR) Университета Миннесоты. Набор данных состоит из измерений фМРТ всего мозга с высоким разрешением (изотропность 1,8 мм, частота дискретизации 1,6 с) у 8 здоровых взрослых испытуемых во время просмотра тысяч цветных естественных сцен в течение 30-40 сеансов сканирования. Во время просмотра этих изображений испытуемые выполняли задачу непрерывного распознавания, в которой они сообщали, видели ли они каждое данное изображение в любой момент эксперимента. Эти данные представляют собой массивный benchmark для вычислительных моделей визуального представления и познания и могут поддержать широкий спектр научных исследований.

Датасет

#ScientificML #images #medicine #biology

TorchIO

TorchIO - это библиотека для эффективного чтения, предварительной обработки, выборки, дополнения и записи 3D медицинских изображений в приложениях глубокого обучения, написанных на PyTorch, включая преобразования интенсивности и пространственные преобразования для дополнения и предварительной обработки данных. Преобразования включают типичные операции компьютерного зрения, такие как рандомные аффинные преобразования, а также специфические для данной области, такие как моделирование артефактов интенсивности из-за неоднородности магнитного поля МРТ или артефактов движения в k-пространстве.

Сайт
GitHub
Статья

#code #medicine #images #3d #ScientificML

Text2Brain

На протяжении многих лет неврологи сообщали тысячи результатов визуализации с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) и описывали свои выводы в научных статьях. Используя 13 000 опубликованных статей по нейровизуализации, авторы обучили искусственную нейронную сеть предсказывать карты активации мозга по фрагментам текста. Более подробную техническую информацию вы можете найти в статье Text2Brain: Синтез карт активации мозга из текстовых запросов в свободной форме.

Попробовать самим

#mri #medicine #biology

TorchDrug Webinar

Про TorchDrug (open-source фреймворк для drug design) мы уже писали тут. А вот и обучение подвезли: создатели инструмента проводят вебинар 14 Октября (онлайн).

Подробности

#courses #news #ScientificML #medicine

Искусственный интеллект предсказывает экспрессию генов.

В новой работе от DeepMind описывается архитектура Enformer, основанная на трансформерах. Эта архитектура способствует развитию генетических исследований, улучшая способность предсказывать, как последовательность ДНК влияет на экспрессию генов.

Блог-пост
Статья в Nature
Код

#ScientificML #biology #medicine

High-throughput single-cell quantification of hundreds of proteins using conventional flow cytometry and machine learning

Современные иммунологические исследования все чаще требуют проведения многомерных анализов для понимания сложной среды типов клеток, составляющих микросреду тканей при заболеваниях. Для достижения этой цели авторы разработали Infinity Flow, объединяющий сотни перекрывающихся панелей проточной цитометрии с использованием машинного обучения для одновременного анализа коэкспрессии сотен поверхностно экспрессируемых белков на миллионах отдельных клеток.

В этом исследовании они демонстрируют, что этот подход позволяет провести всесторонний анализ клеточного состава устойчивого состояния мышиного легкого и выявить ранее неизвестную клеточную гетерогенность в легких мышей, несущих метастазы меланомы.

Infinity Flow - это хорошо масштабируемое, недорогое и доступное решение для одноклеточной протеомики в сложных тканях.

Статья в Science

#ScientificML #immunology #medicine

MedMNIST v2 👩‍⚕️

Вышла большая MNIST-подобная коллекция стандартизированных биомедицинских изображений, включающая 12 наборов данных для 2D и 6 наборов данных для 3D. Все изображения предварительно обработаны в формат 28 x 28 (2D) или 28 x 28 x 28 (3D) с соответствующими классификационными метками.

Охватывая основные модальности данных в биомедицинских изображениях, MedMNIST v2 предназначен для выполнения классификации на легких 2D и 3D изображениях с различными масштабами данных (от 100 до 100 000) и разнообразными задачами (бинарные/многоклассовые, порядковые регрессии и мульти-метки). Полученный набор данных, состоящий из 708 069 2D-изображений и 10 214 3D-изображений в целом, может помочь в многочисленных исследовательских и образовательных целях в области анализа биомедицинских изображений, компьютерного зрения и машинного обучения.

Про предыдущую версию мы писали тут (оказалось что мы писали про второй medmnist, как мне верно напомнили).

🗂 Датасет
📎 Статья

#ScientificML #datasets #medicine #3d

TorchDrug

Разработка лекарств - это долгий и дорогостоящий процесс, в среднем на него уходит 10 лет и 2,5 миллиарда долларов. Машинное обучение можно использовать для сокращения времени и стоимости разработки лекарств, делая прогнозы о биомедицинских таргетах на основе больших данных. Платформу машинного обучения TorchDrug была создана для именно такой разработке.

В целом мы уже писали про TorchDrug раньше, но появился повод. Во-первых библиотека значительно обновилась, а во-вторых вышел лонг-рид.

🖥 Код
🔭 Блог-пост

#ScientificML #medicine