✅انسان یا ماشین: هوش مصنوعی در تشخیص سرطان پوست از متخصصین پوست هم بهتر عمل می کند
👩🏫نویسنده: هما کاشفی امیری
🔶محققان برای اولین بار نوعی سیستم هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین به نام شبکه عصبی کانولوشنی را برای تشخیص سرطان پوستی به کار برده اند و نتایج نشان داده است که این سیستم بهتر از متخصصین پوست می تواند سرطان را تشخیص دهد.
🔶در مطالعه ای که پژوهشگران در آلمان، ایالات متحده و فرانسه انجام دادند، یک شبکه ی CNN را آموزش دادند تا سرطان پوست را تشخیص دهد و برای این منظور بیش از 100000 تصویر ملانومی خوش خیم را به عنوان نمونه ی آموزش به این سیستم دادند (کشنده ترین نوع سرطان پوستی). محققان عملکرد این سیستم را با تشخیص 58 نفر از متخصصان پوست مقایسه کردند و نتیجه گرفتند که شبکه CNN به احتمال کمتری سرطان های پوستی ملانوما را به عنوان فرد سالم اشتباه کلاسبندی کرده است.
🔶این شبکه، یک شبکه عصبی مصنوعی است که برای ساخت آن از فرآیندهای بیولوژیکی مغز انسان الهام گرفته شده است و سلول های عصبی مغز به یکدیگر متصل بوده و آن چیزی که چشم می بیند پاسخ می دهند. CNN مسئول یادگیری سریع از تصاویر است و باید با توجه به تصاویری که دیده است به خود آموزش دهد تا عملکرد خود را بهبود بخشد.
🔶نویسنده ی اول این پژوهش پروفسور هولگر هنسل، پزشک فوق تخصص پوست در دانشکده ی پوست، دانشگاه هیدلبرگ آلمان توضیح می دهد: شبکه CNN مانند مغز یک کودک کار می کند. برای آموزش این شبکه، بیش از 100000 تصویر از سرطان های بدخیم و خوش خیم پوستی را نشان دادیم. تنها از تصاویر ماتوسکوپی استفاده شده اند یعنی ضایعاتی که 10 برابر بزرگنمایی شده اند. با ارائه ی هر تصویر آموزشی، قابلیت CNN برای تفکیک ضایعات خوش خیم و بدخیم بهبود یافت.
🔶پس از اتمام آموزش، دو مجموعه تصویر از کتابخانه ی هایدلبرگ ایجاد کردیم که از قبل برای آموزش استفاده نشده بودند و برای CNN ناشناخته بودند. یک مجموعه از 300 تصویر برای تست عملکرد CNN استفاده شدند. قبل از انجام این کار100 مورد از سخت ترین تصاویر برای تشخیص انتخاب شده توسط متخصصین پوست با نتایج CNN مقایسه شدند.
🔶58 نفر متخصص پوست از 17 کشور مختلف انتخاب شدند تا عملکرد تشخیصی آنها با سیستم CNN مقایسه شود. در وهله ی اول متخصصین پوست به طور متوسط 86.6% از ملانومی ها را تشخیص دادند و 71.3% از ضایعات خوش خیم را تعیین کردند. با این حال زمانی که CNN برای این تشخیص استفاده شد، 95% از ملانوم ها را تشخیص داد.
منبع:
https://m.medicalxpress.com/news/2018-05-machine-ai-dermatologists-skin-cancer.html
#خبر
#هوش_مصنوعی
#شبکه_عصبی_کانولوشنی
#یادگیری_عمیق
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
📖 @onlineBME
Man against machine: AI is better than dermatologists at diagnosing skin cancer
Researchers have shown for the first time that a form of artificial intelligence or machine learning known as a deep learning convolutional neural network (CNN) is better than experienced dermatologists ...
👩🏫نویسنده: هما کاشفی امیری
🔶محققان برای اولین بار نوعی سیستم هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین به نام شبکه عصبی کانولوشنی را برای تشخیص سرطان پوستی به کار برده اند و نتایج نشان داده است که این سیستم بهتر از متخصصین پوست می تواند سرطان را تشخیص دهد.
🔶در مطالعه ای که پژوهشگران در آلمان، ایالات متحده و فرانسه انجام دادند، یک شبکه ی CNN را آموزش دادند تا سرطان پوست را تشخیص دهد و برای این منظور بیش از 100000 تصویر ملانومی خوش خیم را به عنوان نمونه ی آموزش به این سیستم دادند (کشنده ترین نوع سرطان پوستی). محققان عملکرد این سیستم را با تشخیص 58 نفر از متخصصان پوست مقایسه کردند و نتیجه گرفتند که شبکه CNN به احتمال کمتری سرطان های پوستی ملانوما را به عنوان فرد سالم اشتباه کلاسبندی کرده است.
🔶این شبکه، یک شبکه عصبی مصنوعی است که برای ساخت آن از فرآیندهای بیولوژیکی مغز انسان الهام گرفته شده است و سلول های عصبی مغز به یکدیگر متصل بوده و آن چیزی که چشم می بیند پاسخ می دهند. CNN مسئول یادگیری سریع از تصاویر است و باید با توجه به تصاویری که دیده است به خود آموزش دهد تا عملکرد خود را بهبود بخشد.
🔶نویسنده ی اول این پژوهش پروفسور هولگر هنسل، پزشک فوق تخصص پوست در دانشکده ی پوست، دانشگاه هیدلبرگ آلمان توضیح می دهد: شبکه CNN مانند مغز یک کودک کار می کند. برای آموزش این شبکه، بیش از 100000 تصویر از سرطان های بدخیم و خوش خیم پوستی را نشان دادیم. تنها از تصاویر ماتوسکوپی استفاده شده اند یعنی ضایعاتی که 10 برابر بزرگنمایی شده اند. با ارائه ی هر تصویر آموزشی، قابلیت CNN برای تفکیک ضایعات خوش خیم و بدخیم بهبود یافت.
🔶پس از اتمام آموزش، دو مجموعه تصویر از کتابخانه ی هایدلبرگ ایجاد کردیم که از قبل برای آموزش استفاده نشده بودند و برای CNN ناشناخته بودند. یک مجموعه از 300 تصویر برای تست عملکرد CNN استفاده شدند. قبل از انجام این کار100 مورد از سخت ترین تصاویر برای تشخیص انتخاب شده توسط متخصصین پوست با نتایج CNN مقایسه شدند.
🔶58 نفر متخصص پوست از 17 کشور مختلف انتخاب شدند تا عملکرد تشخیصی آنها با سیستم CNN مقایسه شود. در وهله ی اول متخصصین پوست به طور متوسط 86.6% از ملانومی ها را تشخیص دادند و 71.3% از ضایعات خوش خیم را تعیین کردند. با این حال زمانی که CNN برای این تشخیص استفاده شد، 95% از ملانوم ها را تشخیص داد.
منبع:
https://m.medicalxpress.com/news/2018-05-machine-ai-dermatologists-skin-cancer.html
#خبر
#هوش_مصنوعی
#شبکه_عصبی_کانولوشنی
#یادگیری_عمیق
🏢 آکادمی آنلاین مهندسی پزشکی و هوش مصنوعی
➖➖➖➖
📖 @onlineBME
Man against machine: AI is better than dermatologists at diagnosing skin cancer
Researchers have shown for the first time that a form of artificial intelligence or machine learning known as a deep learning convolutional neural network (CNN) is better than experienced dermatologists ...
Medicalxpress
Man against machine: AI is better than dermatologists at diagnosing skin cancer
Researchers have shown for the first time that a form of artificial intelligence or machine learning known as a deep learning convolutional neural network (CNN) is better than experienced dermatologists ...