Okuma 2.2 dkKategoriler: AI, Brian Caulfield, Çeviri

Litvanya Teknoloji Üniversitesi Kaunas’tan araştırmacılar, beyin görüntülerinden Alzheimer hastalığının olası başlangıcını yüzde 99’un üzerinde bir doğrulukla tespit edebilen derin öğrenmeye dayalı bir yöntem geliştirdiklerini bildirdiler.

Dünya Sağlık Örgütü’ne göre Alzheimer’dan her yıl 24 milyondan fazla insan etkileniyor.  Araştırmalar, hastalık tam olarak iyileştirilemese de, tedaviye erken başlamanın büyük etkileri olduğunu gösteriyor. Bu yüzden, Alzheimer’da erken teşhis çok önemlidir.

Kaunas Üniversitesi’nden Rytis Maskeliūnas bir açıklamasında “Bilgisayar algoritması potansiyel vakaları seçtikten sonra, uzmanlar onları daha yakından inceleyebilir. Tanı ve tedavi sürecinin hızlanması da herkese fayda sağlar” dedi.

Alzheimer’ın ilk belirtisi olan hafif bilişsel bozulmayı, yaşlanmanın olağan etkilerinden ayırt etmek zordur. Bu yüzden erken belirtileri sıradan insanlar fark edemeyebilirler. Beynin fonksiyonel MR görüntüleri Alzheimer’ı tespit etmeye yardımcı olur. Fakat, bu görüntülerde Alzheimer belirtilerini tespit etmek zaman alır ve uzman bilgisi gerektirir. Derin öğrenme, bu süreci önemli ölçüde hızlandırma fırsatı sunuyor. Semptomlar tespit edildiğinde, hastanın bir uzman tarafından değerlendirilmek üzere hemen sevk edilmesini sağlıyor.

Kaunas Üniversitesi ekibinin derin öğrenme tabanlı modeli, 138 denekten alınan fMRI görüntülerini sınıflandıran, ResNet 18 sinir ağına dayanıyor.

Araştırmacılar, modellerini NVIDIA GPU‘lu iş istasyonlarında Alzheimer Hastalığı Nörogörüntüleme Girişimi fMRI veri setinden alınan görüntüler ile eğitti. Eğitilmiş model hafif bilişsel bozukluk özelliklerini tespit etti. Hafif bilişsel bozulma ile erken Alzheimer arasında ayrım yaparken yüzde 99,99’luk bir sınıflandırma doğruluğu elde etti.

Maskeliūnas, “Bu çalışma, aynı veri setinden Alzheimer’ın erken başlangıcını teşhis etmeye yönelik ilk girişim olmasa da öne çıktığımız nokta algoritmamızın doğruluğudur. Bu kadar yüksek doğruluk değeri, gerçek sonuçları yansıtmıyor. Bu yüzden daha fazla veri için tıbbi kurumlarla birlikte çalışıyoruz” dedi.

Bu çalışma, gelecekte 65 yaş üstü veya ailesinde bunama öyküsü olanlar gibi riskli gruplardan gelen verileri hızlı bir şekilde analiz edebilen ve aynı zamanda uzmanları uyarabilen bir yazılımın temeli olabilir.

Sağlık alanında kullanabileceğiniz iş istasyonları ve GPU’lar için mağazamızı ziyaret edin. 

Yazının kaynağına buradan ulaşabilirsiniz.

Makale: https://www.mdpi.com/2075-4418/11/6/1071

OPENZEKA HABERLERİ

Abone olmak ister misiniz?

Hemen ilgilendiğiniz alanları seçerek bültenimizden haberdar olabilirsiniz.

OPENZEKA HABERLERİ

Abone olmak ister misiniz?

Hemen ilgilendiğiniz alanları seçerek bültenimizden haberdar olabilirsiniz.

Hesaplarınızda paylaşmak ister misiniz?

İlgili Yazılar