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麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的团

2019-04-01 19:17:13 麻省理工66℃

  对于医疗技术的所有进步,世界上许多使用最广泛的诊断工具基本上只涉及两件事:笔和纸。

  认知评估(MoCA)和时钟绘图测试(CDT)等测试用于检测各种原因引起的认知变化,从中风和脑震荡到阿尔茨海默病等痴呆症。

  然而令人不安的是,随着痴呆症和其他疾病的流行,大多数现有的诊断方法只有在它开始影响人们的生活后才会发现认知障碍。例如,在阿尔茨海默氏症中,大脑的变化可能在认知变化变得明显之前10年或更长时间发生,并且没有容易进行的测试可以在最早阶段检测到这些变化。

  本月,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员组成了一个团队,该团队发表了一篇论文,展示了一种预测模型,该模型与现有硬件相结合,开辟了比以往更早发现痴呆症等疾病的可能性。

  几十年来,医生一直在筛选包括帕金森氏症和阿尔茨海默氏症在内的疾病,CDT要求受试者绘制显示指定时间的模拟时钟表面,并复制预先绘制的时钟。

  但是测试有局限性,因为它的基准依赖于医生的主观判断,例如确定时钟圈是否“只有轻微的失真”。

  CSAIL研究人员特别的是,CDT分析通常基于人的最终绘图,而不是整个过程。

  进入Anoto Live Pen,这是一种数字化圆珠笔,使用笔内置的相机,每秒测量其在纸张上的,每秒80次。笔提供的数据远比普通绘图上的数据精确得多,并且捕获定时信息,允许系统分析主体的每一个动作和犹豫。

  Lahey医院和医疗中心以及CSAIL的研究产生了用于分析此版本测试的新颖软件,产生了团队称之为数字时钟绘图测试(dCDT)的内容。

  该团队在过去九年中使用了2,600项测试,他们开发了计算模型,显示出能够更好地检测某人是否有认知障碍的早期承诺,甚至可以确切地确定他们可能拥有的内容。

  “我们改进了分析,使其自动化和客观化,”斯隆管理学院教授,​​该论文的共同作者,CSAIL首席研究员Cynthia Rudin说。“使用合适的设备,您可以随时随地获得结果,免费幸运飞艇计划并且准确度更高。”

  他们使用的一些机器学习技术旨在生成“透明”分类器,这些分类器提供了对筛选和诊断重要因素的见解。

  “这些例子有助于校准图纸各部分的预测能力,”第一作者,CSAIL的研究生William Souillard-Mandar说。“它们允许我们从绘图过程中提取数千个特征,提供关于主体认知状态的提示,我们的算法有助于确定哪些特征能够做出最准确的预测。”

  不同的障碍在CDT上以不同的方式出来,要求人们在11点之后绘制一个显示10分钟的时钟,然后要求他们复制显示该时间的预先绘制的时钟。

  例如,虽然健康的成年人花费更多的时间在dCDT思维上(用笔离开纸上)而不是“着墨”,但记忆受损的受试者花费的时间比思考而不是着墨更多。与此同时,帕金森的受试者需要更长的时间来绘制更小的时钟,这表明他们正在努力工作,但产生的更少 - 这是以前的分析系统无法察觉的洞察力。

  除了改善人们健康的巨大潜力之外,这项工作对自动化繁琐的评分过程具有重要意义。

  “神经科医生每天都会看到数十名患者,因此他们花在筛选数据库和手工编码观察时间上的时间非常快,”VoiceBox技术副总裁Phil Cohen表示,他做了大量涉及数字研究的研究。笔技术。“这项工作仍处于相对较早的状态,但这不仅可以更好地发现疾病,还可以为临床医生节省大量时间。”

  现在该团队已经证明了dCDT的有效性,他们正在努力开发一个界面,使神经病学家和非专业人士能够更容易地在医院中使用该技术。

  戴维斯说:“我们迫切希望看到我们的模型与我们正在开发的其他筛选工具的合作程度。” “作为研究人员,我们刚刚开始研究你的微妙行为大脑事物的所有方式。

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