Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy
Sign in to follow this  
KopalniaWiedzy.pl

Sztuczna inteligencja diagnozuje zwyrodnienie stawów na lata przed pojawieniem się objawów

Recommended Posts

Choroba zwyrodnieniowa stawów to najczęściej występujące schorzenie spośród wszystkich rodzajów zapaleń stawów. Obecnie diagnozuje się ją przede wszystkim na podstawie zdjęć rentgenowskich. Jednak naukowcy z Wydziału Medycyny University of Pittsburgh oraz Wydziału Inżynierii Carnegie Mellon University stworzyli algorytm sztucznej inteligencji, który diagnozuje to schorzenie wiele lat przed pojawieniem się objawów.

Złotym standardem w diagnostyce choroby zwyrodnieniowej stawów jest zdjęcie rentgenowskie. Gdy stawy ulegają zniszczeniu, zmniejszają się odległości pomiędzy kośćmi. Problem w tym, że gdy możemy zauważ tę chorobę na zdjęciach, zniszczenia już się dokonały. Znacznie łatwiej jest zaś zapobiegać zniszczeniu tkanki chrzęstnej niż spowodować jej odrastanie, mówi jeden z autorów badań, profesor chirurgii ortopedycznej Kenneth Urish z Pittsburgha.

Obecnie nie istnieje żadna metoda wykrywania choroby zwyrodnieniowej stawów na etapie, który pozwalałby na naprawienie powstałych szkód. W naszej pracy prezentujemy metodę, która pozwala na wykrycie choroby jeszcze zanim da ona objawy. Metoda ta łączy teorię optymalnego transportu masy ze statystycznym rozpoznawaniem wzorców, czytamy w pracy pod tytułem Enabling early detection of osteoarthritis from presymptomatic cartilage texture maps via transport-based learning.

Gdy lekarze oglądają zdjęcia stawów, nie widać tam oczywistego wzorca, który od razu można zauważyć gołym okiem. Ale to nie znaczy, że taki wzorzec nie istnieje. To znaczy tylko, że nie można go dostrzec używając konwencjonalnych narzędzi, dodaje doktor Shinjini Kundu.

To właśnie Kundu odpowiadał za trenowanie algorytmu na podstawie zdjęć kolan wykonanych za pomocą rezonansu magnetycznego, a następnie testował go na zdjęciach, pacjentów, z którymi model nie miał wcześniej do czynienia. Proces nauczania i testowania był powtarzany dziesiątki razy, za każdym razem na innej grupie osób.

W końcu model poddano ostatecznemu testowi. Miał on do przeanalizowania zdjęcia stawów kolanowych 86 zdrowych osób, u których ani nie występowały objawy choroby zwyrodnieniowej stawów, ani nie było na zdjęciach widać zmian wskazujących na proces chorobowy. Okazało się, że algorytm z 78-procentową trafnością przewidział, u których pacjentów trzy lata później rozwinęła się choroba.

Osiągnięcie to wskazuje, że wykrycie choroby zwyrodnieniowej stawów może być możliwe na etapie, gdzie można jej zapobiec. W przyszłości połączenie metody przedobjawowego wykrywania z nowymi terapiami pozwalającymi na jej zapobieganie może znacząco zmienić epidemiologię choroby, na walkę z którą którą amerykański system opieki zdrowotnej wydaje obecnie 16,5 miliarda dolarów rocznie. Co więcej, naszą technikę można zastosować do wcześniejszego wykrywania w badaniach obrazowych wielu innych chorób, które obecnie diagnozuje się w zaawansowanym stadium rozwoju.

Przed tygodniem informowaliśmy o innym algorytmie, który równie dobrze jak radiolodzy potrafi diagnozować raka piersi.


« powrót do artykułu

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now
Sign in to follow this  

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Cerebras Systems, twórca niezwykłego olbrzymiego procesora dla sztucznej inteligencji, poinformował, że jest on szybszy niż procesy fizyczne, które symuluje. W symulacji, składającej się z 500 milionów zmiennych CS-1 zmierzył się z superkomputerem Joule, 69. najpotężniejszą maszyną na świecie. I wykonał swoje zadanie 200-krotnie szybciej niż ona.
      O powstaniu niezwykłego procesora oraz wyzwaniach inżynieryjnych z nim związanych informowaliśmy na początku bieżącego roku. Wówczas jego twórcy obiecywali, że do końca roku przekonamy się o jego wydajności. I słowa dotrzymali.
      CS-1 symulował proces spalania w elektrowniach węglowych. I przeprowadził symulację tego procesu szybciej, niż zachodzi sam proces. Firma Cerebras i jej partnerzy z US National Energy Technology Center (NETL) mówią, że CS-1 jest znacznie szybszy od jakiegokolwiek superkomputera bazującego na tradycyjnych układach CPU czy GPU.
      Jak wyjaśnia dyrektor Cerebras, Andrew Feldman, prognozowanie pogody, projektowanie skrzydeł samolotu, przewidywanie rozkładu temperatur w reaktorze jądrowym i wiele innych złożonych problemów jest rozwiązywanych poprzez badanie ruchu cieczy w przestrzeni i czasie. W czasie takiej symulacji dzieli się przestrzeń na sześciany, modeluje ruch cieczy w każdym z sześcianów i określa interakcje pomiędzy sześcianami. W symulacji może być milion lub więcej sześcianów i 500 000 zmiennych.
      Przeprowadzenie odpowiednich obliczeń wymaga olbrzymiej mocy, wielu rdzeni, olbrzymiej ilości pamięci umieszczonej jak najbliżej rdzeni obliczeniowych, wydajnych połączeń pomiędzy rdzeniami oraz pomiędzy rdzeniami a układami pamięci. Wymaga też długotrwałego trenowania odpowiednich modeli sieci neuronowych.
      Układ CS-1 na pojedynczym kawałku krzemu mieści 400 000 rdzeni, 18 gigabajtów pamięci oraz łącza umożliwiające przesyłanie pomiędzy rdzeniami danych z prędkością 100 Pb/s, a przesył pomiędzy rdzeniami a układami pamięci odbywa się z prędkością 9 PB/s.
      Specjaliści z NETL postanowili porównać możliwości superkomputera Joule z możliwościami CS-1. Joule korzysta z 84 000 rdzeni CPU i do pracy potrzebuje 450 KW. Cerebras używa zaledwie 20 KW. Joule przeprowadził odpowiednie obliczenia w ciągu 2,1 milisekundy. CS-1 zajęły one 6 mikrosekund, był więc ponad 200-krotnie szybszy.
      Jak mówi Feldman, olbrzymia wydajność CS-1 niesie ze sobą dwa wnioski. Po pierwsze obecnie nie istnieje żaden superkomputer zdolny do pokonania CS-1 w rozwiązywaniu tego typu problemów. Wynika to z faktu, że takie symulacje nie skalują się dobrze. Dokładanie kolejnych rdzeni do współczesnych superkomputerów nie tylko nie pomoże, ale może nawet spowalniać tak wyspecjalizowane obliczenia. Dowiodło tego chociażby porównanie CS-1 i Joule'a. Superkomputer pracował najbardziej wydajnie, gdy używał 16 384 z 84 000 dostępnych rdzeni. Problemy takie wynikają z połączeń pomiędzy rdzeniami i pomiędzy rdzeniami a układami pamięci.
      Jeśli chcemy na przykład symulować układ składający się z zestawu 370x370x370 sześcianów to CS-1 mapuje warstwy na sąsiadujące ze sobą rdzenie. Komunikacja między rdzeniami odbywa się błyskawicznie, więc szybko wymieniają one dane dotyczące sąsiadujących sześcianów, a obliczenia dla każdej z warstw są przechowywane w znajdujących się na tym samym krzemie układach pamięci, więc rdzenie również mają do niej bezpośredni dostęp.
      Dodatkowo, jako że CS-1 jest w stanie przeprowadzić symulacje procesów fizycznych szybciej niż te procesy się odbywają, może zostać też wykorzystany do kontrolowania pracy złożonych systemów obliczeniowych.
      Feldman poinformował, że wśród klientów korzystających z SC-1 są m.in. GlaxoSmithKline, Argonne National Laboratory, Lawrence Livermore National Laboratory, Pittsburgh Supercomputing Centre oraz niewymienione z nazwy firmy i instytucje z branż wojskowej, wywiadowczej oraz przemysłu ciężkiego.
      Co więcej Cerebras ma już gotowego następcę CS-1. Został on wykonany w technologii 7nm (CS-1 zbudowano w technologi 16nm), korzysta z 40 GB pamięci (CS-1 z 20 GB) i 850 000 rdzeni (CS-1 ma 400 000 rdzeni).

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Henrique Andrade, student z brazylijskiego Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco od wielu lat interesuje się starymi mapami swojego rodzinnego miasta Recife. Zgromadziłem wiele cyfrowych kopii takich map i odkryłem o swoim mieście rzeczy, które nie są powszechnie znane. Ludziom z Recife odebrano dostęp do przeszłości, przez co mają problem ze zrozumieniem, kim są i co mogą zrobić dla swojej przyszłości, mówi Andrade. Student wpadł jednak na bardzo interesujący pomysł.
      Młody człowiek namówił profesora Bruno Fernandesa do stworzenia algorytmu maszynowego uczenia się, który przetwarzałby stare mapy na obrazy satelitarne takie, jaki widzimy w serwisie Google Maps. Zdaniem Andrade pomoże to zrozumieć ludziom, jak ich otoczenie zmieniało się z czasem, w tym jaki wpływ społeczny i ekonomiczny miała urbanizacja.
      Obaj uczeni wykorzystali istniejące narzędzie do sztucznej inteligencji zwane Pix2pix, które opiera się na dwóch sieciach neuronowych. Pierwsza z nich tworzy obrazy na podstawie danych, które otrzymuje, a druga decyduje, czy obraz jest prawdziwy czy nie. Obie sieci zostały tak wytrenowane, by próbowały nawzajem się oszukać. Ostatecznyme efektem ich pracy są realistycznie wyglądające obrazy.
      Andrade i Fernandes opublikowali szczegóły w piśmie IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. Na potrzeby swojej pracy stworzyli „satelitarny” obraz Recife na podstawie mapy z 1808 roku i zestawili go z obecnym obrazem satelitarnym tego samego obszaru. Gdy patrzysz na te obrazy, lepiej pojmujesz, jak zmieniło się miasto w ciągu ostatnich 200 lat. Widać dramatyczne zmiany jego geografii. Zbiorniki wody zostały zasypane odpadami, ludzie usunęli też tereny zielone, mówi Andrade.
      Młody uczony dodaje, że dużą zaletą zastosowanej techniki jest fakt, że SI potrzebuje stosunkowo niewiele danych. Jednak muszą być one umieszczone w kontekście historycznym, a rozdzielczość wygenerowanych obrazów jest mniejsza, niż życzyliby sobie naukowcy. Pracujemy nad poprawieniem rozdzielczości i eksperymentujemy z różnymi danymi, zapewnia Andrade.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Naukowcy i studenci z Politechniki Gdańskiej (PG) opracowali nowatorski system do rozpoznawania złośliwości guzów nerek. Dzięki niemu możliwa będzie dokładniejsza diagnoza, a także zmniejszenie liczby niepotrzebnych operacji narażających zdrowie i życie pacjentów.
      Większość pacjentów z guzami nerek to osoby starsze, dla których operacja usunięcia guza może okazać się wysoce ryzykowna. Zdaniem lekarzy, jeśli guz nie jest złośliwy, bezpieczniej jest nie wykonywać operacji i pozostawić guz jedynie do dalszej obserwacji.
      Określenie złośliwości guza nie jest jednak prostym zadaniem. Szacuje się, że obecnie w Polsce 15-20 proc. operacji usunięcia nerki po wykryciu w niej guza wykonuje się niepotrzebnie, bo guz, początkowo określony jako złośliwy, po operacji i zbadaniu histopatologicznym okazuje się łagodny.
      Rocznie w Polsce jest to około 900 operacji, które bez potrzeby narażają zdrowie pacjentów i znacząco pogarszają komfort ich życia, a problem ten będzie w przyszłości tylko narastać. Przyczynić do tego może się również pandemia wirusa SARS-CoV-2, który powoduje choroby nerek nawet u 15 proc. zarażonych nim pacjentów.
      System opracowany przez naukowców, lekarzy i studentów
      Z pomocą w rozwiązaniu tego problemu przyszli naukowcy i studenci PG. Opracowali oni system TITAN (Technology In Tumor ANalysis), który przy użyciu technologii uczenia maszynowego i algorytmów sztucznej inteligencji określa prawdopodobieństwo złośliwości guza nerki na podstawie zdjęcia tomografii komputerowej jamy brzusznej.
      W zespole Radiato.ai, który stoi za projektem TITAN, udało się połączyć kompetencje i możliwości pracowników badawczo-dydaktycznych Wydziału FTiMS PG - dr. inż. Patryka Jasika (Team Leader) oraz dr. inż. Pawła Sytego (Product Owner) - a także studentów Wydziałów FTiMS i ETI: Aleksandra Obuchowskiego (Head AI Architect), Romana Karskiego (Data Scientist), Barbary Klaudel (Medical Image Specialist), Bartosza Rydzińskiego (Backend Developer) i Mateusza Anikieja (Devops). W zespole pracował również lekarz Mateusz Glembin z Oddziału Urologii Szpitala św. Wojciecha w Gdańsku.
      Sztuczna inteligencja pomocna w ocenie złośliwości guzów
      System informatyczny TITAN wykorzystuje sztuczną inteligencję do oceny złośliwości guzów nerek na podstawie zdjęcia tomografii komputerowej (TK), osiągając skuteczność na poziomie 87 proc. Aby stworzyć bazujący na metodach uczenia maszynowego autorski model predykcyjny, zdobyto ponad 15 tys. zdjęć tomografii komputerowej z niemal 400 przypadków medycznych.
      Przy opracowywaniu naszego algorytmu przykładaliśmy szczególną uwagę do rozpoznawania guzów łagodnych, gdyż to właśnie poprawne ich wykrycie może potencjalnie uratować życie pacjenta – tłumaczy Aleksander Obuchowski. Nie było to łatwe zadanie, gdyż guzy łagodne stanowiły tylko 26 proc. naszej bazy danych. Po przeanalizowaniu dziesiątek architektur sieci neuronowych i metod przetwarzania obrazów udało się nam jednak osiągnąć wynik 10/10 poprawnie rozpoznanych guzów łagodnych.
      To pozwoliło z kolei na zbudowanie bazy wiedzy, na której wytrenowane zostały algorytmy wykorzystujące głębokie sieci neuronowe, osiągające tak wysoką skuteczność przy jednoczesnym wychwytywaniu 10 na 10 guzów łagodnych. W rezultacie może się to przełożyć na ocalenie nerek i ograniczenie liczby niepotrzebnych operacji.
      Dzięki wykorzystaniu systemu TITAN lekarz uzyskuje dodatkową opinię w postaci sugestii algorytmu w ciągu zaledwie kilkunastu sekund – wyjaśnia dr inż. Patryk Jasik. System nie zastępuje jednak diagnozy lekarskiej, a jedynie zwraca uwagę na to, które przypadki mogły zostać błędnie zaklasyfikowane. Dzięki systemowi lekarze są w stanie uważniej przyjrzeć się takim guzom, skonsultować diagnozę z innymi specjalistami bądź skierować pacjenta na dalsze badania. Taka selekcja w rezultacie może znacząco ograniczyć liczbę błędnie zdiagnozowanych guzów.
      Dodatkowo, jeżeli w badaniu histopatologicznym okaże się, że guz faktycznie był złośliwy, lekarz może dodać taki przypadek do bazy wiedzy, co usprawni działanie algorytmu w przyszłości.
      Pierwsze testy w gdańskim szpitalu
      System został stworzony w ramach programu e-Pionier (jest on prowadzony przez Excento, spółkę celową Politechniki Gdańskiej), który łączy zespoły młodych programistów z instytucjami publicznymi w przygotowywaniu innowacyjnych rozwiązań z branży ICT. Problem braku narzędzi diagnostycznych wykorzystujących technologie informatyczne został zgłoszony z ramienia spółki Copernicus Podmiot Leczniczy oraz Szpitala św. Wojciecha w Gdańsku przez dr. n. med. Wojciecha Narożańskiego.
      System będzie w najbliższym czasie testowo wdrożony w Szpitalu św. Wojciecha w Gdańsku, gdzie lekarze wykorzystywać go będą w diagnozie bieżących przypadków guzów nerek. Jest to pierwszy tego typu system w Polsce, który będzie wykorzystywany w praktyce.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Badając znamiona barwnikowe na skórze pod kątem ryzyka zachorowania na nowotwór, dermatolodzy najczęściej dokonują oceny przy użyciu dermatoskopu, urządzenia z wbudowanym podświetleniem powiększającego zmienione miejsce. Zwracają szczególną uwagę na asymetrię nacieku, różnice w zabarwieniu czy nierówność brzegów, starają się także obserwować jego głębsze struktury. Działanie to jest o tyle ważne, że prawdopodobieństwo wyleczenia nowotworu skóry zależy od grubości guza. Jeśli nie przekracza ona 1 mm, wówczas chirurgiczne usunięcie zmiany daje szansę nawet na całkowite wyleczenie pacjenta. Użycie dermatoskopu nie pozwala jednak dokładnie zmierzyć owej grubości i wewnętrznej struktury nacieku. Interesujące rozwiązanie tego problemu zaproponowali naukowcy z Uniwersytetu Śląskiego oraz Śląskiego Uniwersytetu Medycznego. Wspólnie zaprojektowali specjalny klips wspomagający diagnostykę nowotworów skóry, w tym czerniaka złośliwego.
      Urządzenie przypomina zwykłą klamerkę do bielizny. Łapiemy fałd skóry w miejscu, w którym znajduje się znamię. Wyemitowana wiązka światła jest kierowana do licznych odbiorników zlokalizowanych w jednym z ramion klipsa. To z kolei pozwala określić grubość zmiany i inne jej parametry oraz decydować o podjęciu leczenia lub dalszej obserwacji – mówi dr hab. inż. Robert Koprowski, prof. UŚ, współautor wzoru użytkowego. Dzięki temu diagnostyka takich nowotworów skóry, jak czerniak złośliwy, będzie szybsza, obarczona mniejszymi błędami oraz niezależna od operatora – dodaje.
      Zaproponowana przez naukowców metoda badania jest nieinwazyjna i bezpieczna nawet dla miejsc zmienionych chorobowo. Klips może być również wykorzystywany do monitorowania postępów leczenia zarówno w warunkach szpitalnych, jak i domowych.
      Autorami wzoru użytkowego, na który przyznane zostało prawo ochronne, są naukowcy z Wydziału Nauk Ścisłych i Technicznych UŚ: dr hab. inż. Robert Koprowski, prof. UŚ oraz prof. dr hab. inż. Zygmunt Wróbel, a także dr hab. n. farm. Sławomir Wilczyński, prof. ŚUM i prof. dr hab. n. med. Barbara Błońska-Fajfrowska ze Śląskiego Uniwersytetu Medycznego w Katowicach.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Wykorzystując sztuczną inteligencję, po raz pierwszy udało się znaleźć zlewające się pary galaktyk przy użyciu identycznej metody zarówno w symulacjach, jak i obserwacjach prawdziwego wszechświata. Współautorem pionierskiej pracy jest dr William Pearson z Zakładu Astrofizyki Departamentu Badań Podstawowych NCBJ.
      Ostatnia Nagroda Nobla pokazała, jak ważną i fascynującą dziedziną jest astrofizyka. Wielu naukowców od lat próbuje odkryć tajemnice wszechświata, jego przeszłość i przyszłość. Teraz po raz pierwszy udało im się znaleźć zlewające się pary galaktyk przy użyciu identycznej metody zarówno w symulacjach, jak i obserwacjach prawdziwego wszechświata (wykorzystano do tego sztuczną inteligencję).
      W badaniach prowadzonych przez Lingyu Wang (Holenderski Instytut Badań Kosmicznych, SRON), Vicente Rodrigueza-Gomeza (Instytut Radioastronomii i Astrofizyki, IRyA) oraz Williama J. Pearsona (Narodowe Centrum Badań Jądrowych, NCBJ) zastosowano pionierską metodę identyfikacji zderzających się galaktyk zarówno w symulacjach, jak i w obserwacjach rzeczywistego wszechświata.
      Zderzenia galaktyk nie są niczym nowym, od początku powstania wszechświata galaktyki zderzają się ze sobą, często łącząc się w jedną większą galaktykę. Wiadomo, że większość znanych nam galaktyk uczestniczyła w co najmniej kilku takich zderzeniach w ciągu swojego życia. Proces zderzania się galaktyk trwa zwykle setki milionów lat. To ważny aspekt historii naszego wszechświata, który możemy zobaczyć też na własne oczy, np. dzięki zdjęciom z teleskopu Hubble'a.
      Identyfikacja zderzających się galaktyk nie jest jednak prosta. Proces ten możemy badać albo symulując całe wydarzenie i analizując jego przebieg, albo obserwując je w realnym świecie. W przypadku symulacji jest to proste: wystarczy śledzić losy konkretnej galaktyki i sprawdzać, czy i kiedy łączy się z inną galaktyką. W prawdziwym wszechświecie sprawa jest trudniejsza. Ponieważ zderzenia galaktyk są rzadkie i trwają miliardy lat, w praktyce widzimy tylko jeden "moment" z całego długiego procesu zderzenia. Astronomowie muszą dokładnie zbadać obrazy galaktyk, aby ocenić, czy znajdujące się na nich obiekty wyglądają tak, jakby się zderzały lub niedawno połączyły.
      Symulacje można porównać z prowadzeniem kontrolowanych eksperymentów laboratoryjnych. Dlatego są potężnym i użytecznym narzędziem do zrozumienia procesów zachodzących w galaktykach. Dużo więcej wiemy na temat zderzeń symulowanych niż zderzeń zachodzących w prawdziwym wszechświecie, ponieważ w przypadku symulacji możemy prześledzić cały długotrwały proces zlewania się konkretnej pary galaktyk. W prawdziwym świecie widzimy tylko jeden etap całego zderzenia.
      Wykorzystując obrazy z symulacji, jesteśmy w stanie wskazać przypadki zderzeń, a następnie wytrenować sztuczną inteligencję (AI), aby była w stanie zidentyfikować galaktyki w trakcie takich zderzeń – wyjaśnia dr William J. Pearson z Zakładu Astrofizyki NCBJ, współautor badań. Aby sztuczna inteligencja mogła spełnić swoje zadanie, obrazy symulowanych galaktyk przetworzyliśmy tak, żeby wyglądały, jakby były obserwowane przez teleskop. Naszą AI przetestowaliśmy na innych obrazach z symulacji, a potem zastosowaliśmy ją do analizy obrazów prawdziwego wszechświata w celu wyszukiwania przypadków łączenia się galaktyk.
      W badaniach sprawdzono, jak szanse na prawidłową identyfikację zderzającej się pary galaktyk zależą m.in. od masy galaktyk. Porównywano wyniki oparte na symulacjach i rzeczywistych danych. W przypadku mniejszych galaktyk AI poradziła sobie równie dobrze w przypadku obrazów symulowanych i rzeczywistych. W przypadku większych galaktyk pojawiły się rozbieżności, co pokazuje, że symulacje zderzeń masywnych galaktyk nie są wystarczająco realistyczne i wymagają dopracowania.
      Artykuł zatytułowany Towards a consistent framework of comparing galaxy mergers in observations and simulations został przyjęty do publikacji w czasopiśmie Astronomy & Astrophysics.

      « powrót do artykułu
  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×
×
  • Create New...