什么是深度学习
深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。
深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。
深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。
深度学习AI可扫描心脏血流:
英国《自然·机器智能》杂志13日发表的一项医学与人工智能(AI)研究中,瑞士科学家介绍了一种人工智能系统可以几秒之内扫描心血管血流。这个深度学习模型有望让临床医师在患者接受核磁共振扫描的同时实时观察血流变化,从而优化诊断工作流。
四维(4D)核磁共振扫描可以用来重建心血管血流随时间变化而产生的特征,对于心血管疾病的诊断具有重要意义。但是这些扫描通常需要20分钟的处理时间,意味着扫描过程中,无法对做成像进一步评估。加速这类扫描,就能在患者接受扫描的同时完成实时评估,不仅能节省临床医师的时间,还能减少患者的不适。
此次瑞士苏黎世联邦理工学院研究人员瓦雷里·韦诗耐韦斯基及其同事,开发出了一种深度学习人工智能模型,可以在几秒之内对经过心脏的血流进行四维重建。研究团队用11个扫描案例训练了一个神经网络,发现这个网络可以准确重建正常患者和血流异常患者的主动脉血流,且准确度与传统方法一致。
目前这个人工智能系统还能在20秒左右的时间里重建一次扫描,比目前尖端的传统方法快30倍,比之前的深度学习方法快4.2倍。
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