Thứ Ba, 11/8/2020 Cấu trúc Cổng Đăng nhập
Tin hoạt động SởTin trong tỉnhTin trong nướcTin thế giớiTin tổng hợpSở hữu trí tuệHoạt động KH&CN cơ sởPhổ biến pháp luậtPhòng, chống dịch bệnh COVID-19
TIN TỨC - SỰ KIỆN: Tin thế giới
Cập nhật: Thứ Sáu, ngày 22/5/2020

AI chưa đủ chính xác và ổn định trong tái tạo hình ảnh y khoa
Một nghiên cứu mới trên Proceedings of the National Academy of Sciences cho thấy, học máy và AI rất không ổn định trong việc tái tạo hình ảnh y khoa và có thể dẫn đến những chẩn đoán thiếu chính xác.
Cộng hưởng từ MRI là một kỹ thuật tạo hình cắt lớp sử dụng sóng từ trường và sóng radio, mang lại hiệu quả chẩn đoán cao, dùng để phát hiện các khối u hoặc tổn thương ở não, mắt, cột sống, tuyến vú, v.v... Một lần quét MRI thông thường có thể mất từ 15 phút đến hai giờ, tùy thuộc vào kích thước của khu vực được quét và số lượng hình ảnh được chụp. Bệnh nhân dành thời gian bên trong máy càng lâu, hình ảnh cuối cùng có độ chi tiết càng cao. Tuy nhiên, các bác sĩ cũng cần giới hạn thời gian bệnh nhân nằm trong máy, vừa để giảm rủi ro cho bệnh nhân, vừa tăng tổng số lần quét mà cơ sở y tế có thể thực hiện.
 
Sử dụng các kỹ thuật AI để cải thiện chất lượng hình ảnh từ quét MRI hoặc các loại hình ảnh y khoa khác là phương pháp tiềm năng để có được hình ảnh chất lượng cao trong khoảng thời gian ngắn. Về lý thuyết, AI có thể biến ảnh có độ phân giải thấp thành một phiên bản có độ phân giải cao. Các thuật toán AI 'học' cách tái tạo hình ảnh dựa trên việc được đào tạo từ dữ liệu trước đó. Kỹ thuật này thay đổi căn bản so với các kỹ thuật tái tạo cổ điển vốn chỉ dựa trên lý thuyết toán học mà không phụ thuộc vào các dữ liệu đã có từ trước.
 
Tuy nhiên tái tạo hình ảnh y khoa dựa trên AI dẫn đến vô số các chi tiết sai, hoặc các thay đổi không mong muốn trong dữ liệu - theo kết quả nghiên cứu mới của một nhóm do Đại học Cambridge và Đại học Simon Fraser đứng đầu. Các lỗi này thường không có trong các kỹ thuật hình ảnh không dựa trên AI.
 
"Có rất nhiều mối quan tâm đối với AI trong tái tạo hình ảnh y khoa, và nó cũng có khả năng cách mạng hóa y học hiện đại: tuy nhiên, có những cạm bẫy tiềm tàng không thể bỏ qua", theo TS Anders Hansen - Khoa Toán ứng dụng và Vật lý lý thuyết, Đại học Cambridge - người cùng dẫn dắt nghiên cứu với Tiến sĩ Ben Adcock ở Đại học Simon Fraser. "Chúng tôi phát hiện ra, các kỹ thuật AI rất không ổn định trong tái tạo hình ảnh y khoa, do đó những thay đổi nhỏ trong đầu vào có thể dẫn đến những thay đổi lớn trong đầu ra."
 
Bất kỳ thuật toán AI nào cũng cần hai điều để trở nên đáng tin cậy: độ chính xác và độ ổn định. Thông thường, AI phân loại hình ảnh một con mèo là một con mèo, nhưng những thay đổi nhỏ, gần như vô hình trong ảnh có thể khiến thuật toán phân loại hình ảnh con mèo thành một chiếc xe tải hoặc một cái bàn. Trong ví dụ về phân loại hình ảnh này, nếu thuật toán không chính xác thì hình ảnh sẽ bị phân loại sai. Trong trường hợp tái tạo hình ảnh y khoa, những sai lệch sẽ dẫn đến khả năng các chi tiết như khối u của bệnh nhân bị biến mất hoặc thêm vào.
 
Hansen và các đồng nghiệp từ Na Uy, Bồ Đào Nha, Canada và Vương quốc Anh đã thiết kế một loạt các thử nghiệm để tìm ra lỗ hổng trong các hệ thống hình ảnh y khoa dựa trên AI, bao gồm kỹ thuật cộng hưởng từ MRI, cắt lớp điện toán CT, và cộng hưởng từ hạt nhân NMR. Kết quả, họ phát hiện ra, một số chuyển động nhỏ nhất định dẫn đến vô số chi tiết sai trong các hình ảnh cuối cùng, các chi tiết bị mờ hoặc hoàn toàn bị loại bỏ... Những lỗi này xuất hiện phổ biến trong các loại mạng thần kinh khác nhau, cho thấy vấn đề sẽ không dễ được khắc phục.
 
"Chúng tôi thấy rằng những sai lệch nhỏ nhất, chẳng hạn do chuyển động của bệnh nhân, có thể mang lại một kết quả rất khác nếu sử dụng AI và học sâu để tái tạo hình ảnh y khoa - nghĩa là các thuật toán này thiếu sự ổn định cần có", Hansen nói."Với các quyết định quan trọng liên quan đến sức khỏe con người, không thể sử dụng các thuật toán mắc lỗi."
 
Theo Hansen, có giả thuyết cho rằng, trong một thời gian chụp nhất định, hình ảnh y khoa luôn có giới hạn về độ phân giải. "Bằng một cách nào đó, các kỹ thuật AI hiện đại phá vỡ giới hạn này và kết quả là chúng trở nên không ổn định."
 
Các nhà nghiên cứu hiện đang tập trung vào việc đặt ra các giới hạn cơ bản cho các kỹ thuật AI. Chỉ khi hiểu rõ những giới hạn này, chúng ta mới có thể biết vấn đề nào có thể được giải quyết bằng AI, Hansen nói.
 
https://khoahocphattrien.vn/
Tin, bài cùng lĩnh vực
Bản đồ hành trình của amoni `có thể ngăn ngừa sự nhiễm trùng` (10/8/2020)
Sử dụng ánh sáng thay vì điện trong cấy ốc tai điện tử (10/8/2020)
Phương pháp phân tích cấu hình tế bào mới có thể tăng tốc khám phá thuốc lao (10/8/2020)
Bị tính phí, lượng túi nhựa dùng một lần ở Anh giảm 95% (10/8/2020)
Biến rác thải điện tử thành lớp phủ bảo vệ kim loại (10/8/2020)
Khẩu trang làm từ cây chuối sợi giúp giảm rác thải nhựa trong thời đại dịch (07/8/2020)
Israel kiểm tra nước thải để phát hiện ổ dịch COVID-19 (05/8/2020)
Startup côn trùng Singapore gọi vốn 1,6 triệu USD (05/8/2020)
Phương pháp hóa học mới để sản xuất nhựa cứng có khả năng phân hủy và tái chế (05/8/2020)
Chiết xuất tảo bẹ hứa hẹn ngăn ngừa Covid-19 (05/8/2020)
Lần đầu tiên công suất điện than toàn cầu giảm (05/8/2020)
Phát triển ‘da điện tử’ có thể cảm nhận như da thật (05/8/2020)
Đột biến định hướng tại chỗ trên lúa mì thông qua cảm ứng đơn bội bởi ngô (05/8/2020)
Nga lên kế hoạch tiêm phòng đại trà vaccine Covid-19 trong tháng 10 (04/8/2020)
Lần đầu tiên biến đổi gene loài mực để phục vụ thí nghiệm (04/8/2020)
FAO ra mắt nền tảng để tăng tốc hành động toàn cầu về mất mát và lãng phí thực phẩm (04/8/2020)
Liệu pháp 3D mới cho việc ngăn ngừa rụng tóc (04/8/2020)
Vật liệu mới tạo ra hydro từ muối và nước ô nhiễm (04/8/2020)
Tìm ra công thức sản xuất protein nhân tạo (03/8/2020)
Sinh trưởng chậm đóng vai trò quan trọng cho cảm biến lạnh ở thực vật (03/8/2020)
Phát hiện tín hiệu điện giữa các cây cà chua (31/7/2020)
Nghiên cứu mới tìm thấy peptide cộng sinh kháng nấm ở cây họ đậu (31/7/2020)
Microchip giới thiệu sản phẩm dành cho các ứng dụng bị hạn chế về không gian trên ô tô (31/7/2020)
Ra mắt dòng sản phẩm màng bọc nhựa bền vững làm từ nguyên liệu tái tạo (31/7/2020)
Nga sẽ là nước đầu tiên trên thế giới có vaccine chống Covid-19 (31/7/2020)
Đại học Yale dẫn đầu thử nghiệm thuốc điều trị Covid-19 (31/7/2020)
Thiết bị giảm đến 80% lượng sợi sản sinh trong chu trình giặt (28/7/2020)
Các gene kiểm soát chiều cao của thực vật có thể tạo ra lúa chịu lũ (27/7/2020)
Sản xuất diesel sinh học từ pin lithium ion và dầu thực vật thải (27/7/2020)
Vật liệu mới xử lý nước ô nhiễm (24/7/2020)
Phát hiện cấu trúc nguyên tử đầu tiên của virus gây herpes (24/7/2020)
Loại pin năng lượng cao không coban (24/7/2020)
Chế tạo robot ngụy trang từ cơ nhân tạo trong suốt (24/7/2020)
Vắc xin phòng ngừa SARS-CoV-2 của Đại học Oxford (Anh) tạo ra được phản ứng miễn dịch mạnh (24/7/2020)
Nước biển có thể là nguồn cung vô hạn vật liệu làm pin (24/7/2020)
Sản xuất thịt gà nhờ công nghệ in 3D (21/7/2020)
Máy in 3D lớn nhất châu Âu “đúc” nhà hai tầng (21/7/2020)
Nghiên cứu ra loại vắc-xin điều trị, tiêu diệt 6 loại ung thư (21/7/2020)
Công nghệ màng polyme giúp quy trình lọc dầu “xanh” hơn (21/7/2020)
Công bố phát minh về hệ thống cảnh báo núi lửa phun trào (21/7/2020)
Chính phủ Đức khởi động chương trình “hydro xanh” trong ngành thép (20/7/2020)
Các nhà khoa học phát triển hệ thống phát hiện ký sinh trùng cho các trang trại gia cầm (20/7/2020)
Nghiên cứu mới có thể dẫn đến bước đột phá lớn trong sản xuất cây trồng (20/7/2020)
Phát hiện vi khuẩn ăn kim loại sau một thế kỷ tìm kiếm (16/7/2020)
Pin mặt trời lỏng giúp lưu trữ và tái tạo năng lượng hiệu quả (16/7/2020)
Kháng thể từ lạc đà không bướu vô hiệu hóa virus SARS-CoV-2 (16/7/2020)
Pin mặt trời nhạy cảm với các điều kiện sáng khác nhau (16/7/2020)
Công nghệ sạc không dây dành cho ô tô điện (16/7/2020)
Cửa sổ chống ồn giảm một nửa âm thanh giao thông khi mở (14/7/2020)
Tạo ra điện từ sự tương phản giữa bóng tối và ánh sáng (14/7/2020)
Tải ứng dụng Khai báo y tế toàn dân NCOV
Ứng dụng trên IOS
Ứng dụng trên Android
Công văn số 332/SKHCN-VP về việc V/v hướng dẫn cài đặt và tuyên truyền ứng dụng Bluezone trong phòng, chống dịch Covid-19

Quyết định số 212/QĐ-SKHCN về việc Quyết định về việc kiện toàn Tổ công tác của Sở Khoa học và Công nghệ kiểm tra việc thực hiện nhiệm vụ, kết luận, chỉ đạo của UBND tỉnh, Chủ tịch UBND tỉnh

Quyết định số 169/QĐ-SKHCN về việc Quyết định về việc thành lập Hội đồng tư vấn đánh giá, kiểm tra giữa kỳ đối với đề tài:" Nghiên cứu xây dựng mô hình trồng thử nghiệm cây vừng đen (mè đen) và chế biến đóng chai thành các sản phẩm từ hạt vừng đen, thích ứng với biến đổi khí hậu" Quảng Trị"

Quyết định số 170/QĐ-SKHCN về việc Quyết định về việc thành lập Hội đồng tư vấn đánh giá, kiểm tra giữa kỳ đối với đề tài:" Ứng dụng kỹ thuật lấy huyết khối động mạch não trực tiếp dưới máy X - Quang số hóa nền (DSA) ở bệnh nhân nhồi máu não cấp tại bệnh viện đa khoa tỉnh Quảng Trị"

Báo cáo số 65/BC-SKHCN về việc Báo cáo công tác phổ biến, giáo dục pháp luật 6 tháng năm 2020

Báo cáo số 69/BC-SKHCN về việc Báo cáo kết quả thực hiện nhiệm vụ cải thiện môi trường đầu tư kinh doanh, nâng cao năng lực cạnh tranh tỉnh Quảng Trị 6 tháng đầu năm 2020, kế hoạch 6 tháng cuối năm 2020

Báo cáo số 70/BC-SKHCN về việc Báo cáo tình hình, kết quả thực hiện kiểm soát thủ tục hành chính quý II/2020 của Sở KH_CN Quảng Trị

Báo cáo số 74/BC-SKHCN về việc Báo cáo về việc chấp hành kỷ luật, kỷ cương hành chính tại Sở KH_CN 6 tháng đầu năm 2020

Báo cáo số 73/BC-SKHCN về việc Báo cáo công tác xử lý vi phạm hành chính 6 tháng đầu năm 2020 về lĩnh vực khoa học công nghệ

Quyết định số 726/QĐ-UBND về việc Quyết định v/v phê duyệt danh mục nhiệm vụ khoa học và công nghệ cấp tỉnh (Lần 1, năm 2020)

Về việc triển khai công điện của UBND tỉnh về quyết liệt thực hiện các biện pháp phòng, chống dịch COVID-19.

Về việc Tăng cường triển khai các biện pháp phòng, chống dịch COVID-19

Thông báo về việc tiếp tục đề xuất các ý tưởng, dự án khởi nghiệp đổi mới sáng tạo tỉnh Quảng Trị năm 2020

Báo cáo kiểm tra về tiêu chuẩn, đo lường, chất lượng và nhãn hàng hóa trước, trong và sau Tết Nguyên đán Canh Tý năm 2020

Báo cáo tình hình giám sát, đánh giá tổng thể đầu tư năm 2019

Quy chế tiếp công dân của Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Quảng Trị
Nội quy tiếp công dân
Thống kê lượt truy cập
Số người online 344
Hôm nay 1.696
Hôm qua 6.239
Tất cả 2.258.677

© CỔNG THÔNG TIN ĐIỆN TỬ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUẢNG TRỊ
Cơ quan chủ quản: Sở Khoa học và Công nghệ Quảng Trị
Chịu trách nhiệm: Trần Ngọc Lân, Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ
 204 Hùng Vương, Đông Hà; ĐT: 0233.3550 382. Hệ thống chạy tốt nhất trên trình duyệt Cốc cốc.

Thiết kế và xây dựng: Trung tâm Nghiên cứu, Ứng dụng và Thông tin KH&CN
Ghi rõ nguồn Dostquangtri khi sử dụng thông tin từ website này