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  • Engenheiros desenvolvem sistema de IA para detectar tumores cancerígenos frequentemente perdidos
    p O professor assistente Ulas Bagci lidera o grupo de engenheiros da University of Central Florida que ensinou um computador a detectar pequenas manchas de câncer de pulmão em tomografias computadorizadas, que os radiologistas costumam ter dificuldade em identificar. O sistema de inteligência artificial é cerca de 95 por cento preciso, em comparação com 65 por cento quando feito por olhos humanos, a equipe disse. Crédito:University of Central Florida, Karen Norum

    p Os médicos podem em breve ter ajuda na luta contra o câncer, graças ao Centro de Pesquisa em Visão Computacional da Universidade da Flórida Central. p Os engenheiros do centro ensinaram um computador a detectar pequenas manchas de câncer de pulmão em tomografias computadorizadas, que os radiologistas costumam ter dificuldade em identificar. O sistema de inteligência artificial é cerca de 95 por cento preciso, em comparação com 65 por cento quando feito por olhos humanos, a equipe disse.

    p "Usamos o cérebro como modelo para criar nosso sistema, "disse Rodney LaLonde, candidato ao doutorado e capitão do time de hóquei da UCF. "Você sabe como as conexões entre os neurônios no cérebro se fortalecem durante o desenvolvimento e aprendem? Usamos esse esquema, Se você for, para ajudar nosso sistema a entender como procurar padrões nas tomografias e aprender como encontrar esses pequenos tumores. "

    p A abordagem é semelhante aos algoritmos usados ​​pelo software de reconhecimento facial. Ele examina milhares de rostos em busca de um padrão específico para encontrar sua correspondência.

    p O professor assistente de engenharia Ulas Bagci lidera o grupo de pesquisadores do centro que se concentra em IA com potenciais aplicações médicas.

    p O grupo alimentou mais de 1, 000 tomografias computadorizadas - fornecidas pelo National Institutes of Health através de uma colaboração com a Mayo Clinic - no software que desenvolveram para ajudar o computador a aprender a procurar os tumores.

    p Alunos de pós-graduação trabalhando no projeto tiveram que ensinar coisas diferentes ao computador para ajudá-lo a aprender corretamente. Naji Khosravan, que está cursando o doutorado, criou a espinha dorsal do sistema de aprendizagem. Sua proficiência em novos algoritmos de aprendizado de máquina e visão computacional o levou ao verão como estagiário na Netflix, ajudando a empresa em vários projetos.

    p LaLonde ensinou ao computador como ignorar outro tecido, nervos e outras massas encontradas nas tomografias e na análise dos tecidos pulmonares. Sarfaraz Hussein, que obteve seu doutorado no verão passado, está ajustando a capacidade do AI de identificar tumores cancerígenos e benignos, enquanto o estudante de graduação Harish Ravi Parkash está pegando as lições aprendidas com este projeto e aplicando-as para ver se outro sistema de IA pode ser desenvolvido para ajudar a identificar ou prever distúrbios cerebrais.

    p "Acredito que isso terá um impacto muito grande, "Bagci disse." O câncer de pulmão é o assassino número um do câncer nos Estados Unidos e, se detectado em estágios finais, a taxa de sobrevivência é de apenas 17%. Encontrando maneiras de ajudar a identificar mais cedo, Acho que podemos ajudar a aumentar as taxas de sobrevivência. "

    p A equipe apresentará sua descoberta em setembro na maior conferência de pesquisa de imagens médicas - a conferência MICCAI 2018 na Espanha. O trabalho da equipe foi publicado antes da conferência.

    p A próxima etapa é levar o projeto de pesquisa para um ambiente hospitalar; Bagci está em busca de parceiros para fazer isso acontecer. Depois disso, a tecnologia pode estar um ou dois anos longe do mercado, Bagci disse.

    p "Acho que todos viemos aqui porque queríamos usar nossa paixão pela engenharia para fazer a diferença e salvar vidas é um grande impacto, "LaLonde disse.

    p Ravi Prakash concorda. Ele estava estudando engenharia e suas aplicações na agricultura antes de ouvir sobre Bagci e seu trabalho na UCF. A pesquisa de Bagci está na área de imagens biomédicas e aprendizado de máquina e suas aplicações em imagens clínicas. Anteriormente, Bagci era um cientista da equipe e gerente do laboratório do NIH Center for Infectious Disease Imaging, no departamento de Radiologia e Ciências da Imagem.


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