据悉,美国纽约大学研究团队通过重新训练现成的Google深度学习算法,开发出一项新的诊断分析方式──藉由肿瘤影像照片辨识基因突变。该技术可辨识两种最常见的肺癌类型──肺腺癌和鳞状细胞癌,辨识准确度最高可达 97%。
该团队利用Google Inception V3模型来训练辨识1000种不同种类物体的开源算法。为了训练这个算法能够区分出恶性和健康的组织图像,研究团队利用病患组织检体公共数据库成千上万的癌症基因体图谱影像,首先成功训练Inception达到99%准确度辨识恶性细胞的能力,然后再训练Inception辨识肺腺癌和鳞状细胞癌这两种不同类型的肺癌,最后,团队使用不同数据库检体资料来检测Inception的分析能力,诊断影像准确率在83%~97%之间。
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