在最近使用認知技術(shù)應對眼病方面，IBM開發(fā)了一種簡單的方法來幫助醫(yī)生診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變。
IBM周四宣布了其在應對眼病方面的最新突破，采用新的研究方法，可幫助醫(yī)生診斷并對糖尿病視網(wǎng)膜病變(DR)進行分類。
DR是糖尿病的并發(fā)癥，也是美國失明的主要原因之一。使用深度學習和視覺分析技術(shù)，IBM研究人員能夠?qū)颊咛悄虿∫暰W(wǎng)膜病變(DR)的嚴重程度進行分類，準確程度達到86%。
該方法只需20秒就能識別和分類，這可以幫助更多的醫(yī)生篩檢更多的患者。目前，糖尿病視網(wǎng)膜病變患者由專家臨床醫(yī)生篩檢，經(jīng)常是手動的，整個過程非常耗時。
根據(jù)視網(wǎng)膜上的損傷和視網(wǎng)膜血管的損傷，DR的嚴重程度被分為五級(無DR;輕度;中度;嚴重;增殖性DR)。
IBM分類疾病的新方法結(jié)合了兩種分析方法——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)與基于字典的學習，都納入DR特異性病理學。
研究結(jié)果在本周在墨爾本舉行的IEEE國際生物醫(yī)學影像學研討會(International Symposium on Biomedical Imaging)上提出。
這項工作建立在IBM Research的深層學習技術(shù)和圖像分析技術(shù)的基礎之上，可幫助診斷眼部疾病。IBM在醫(yī)療保健行業(yè)使用認知技術(shù)方面投入巨大，全球共有12個研究實驗室專注于對眼科疾病、肺癌和黑色素瘤的一系列疾病進行醫(yī)學影像分析。
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