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Wie künstliche Intelligenz bei der Übersetzung von Krebsbildern helfen kann | AI in der medizinischen Bildgebung

Technologie CV | Generative adversarische Netze
Industrie Pharmazeutika
Mögliche Branchen Automobilindustrie, Mode
Kunde Pharmazeutisches Unternehmen

Zusammenfassung

Wir haben eine KI-Komponente entwickelt, die ein medizinisches Bild mit Hilfe der KI-Stilübertragungstechnik von einem Bereich in einen anderen übersetzt. Ziel der Komponente ist es, die Wiederverwendung bestehender Softwarekomponenten und maschineller Lernmodelle zu ermöglichen, die für die Verarbeitung einer bestimmten Art von Bildern eingesetzt werden, z. B. Bilder von Geweben, die mit einem bestimmten Reagenz gefärbt wurden, für alle anderen Reagenzien.

Herausforderung

Der Kunde musste einen Weg finden, um den Klassifikator für die Krankheitserkennung, der auf einer bestimmten Domäne von gefärbten Gewebebildern trainiert wurde, auf andere Bilder von mit einem anderen Reagenz gefärbten Geweben anzuwenden. Eine der größten Herausforderungen bei dieser Aufgabe ist das Fehlen von Bildpaaren, die einen Eins-zu-Eins-Vergleich ermöglichen, z. B. Schwarz-Weiß-Bilder mit Farbbildern. Mögliche Lösungen sind unter anderem die Entwicklung eines neuen Klassifizierungs- und Verarbeitungswerkzeugs für jede Art von Färbereagenz. All diese und andere verfügbare Alternativen sind jedoch kostenintensiv und zeitaufwändig. Daher beschloss der Kunde, AI Superior mit Forschungs- und Entwicklungsarbeiten zu beauftragen, um die geeignetste Lösung für diese Aufgabe zu finden.

Lösung von AI Superior

AI Superior half dem Kunden, eine Reihe von State-of-the-Art-Ansätzen, die auf histologische Bilder angewandt wurden, in einem sehr kurzen Zeitraum zu evaluieren. Neben verschiedenen Lernmethoden setzte AI Superior auch Generative Adversarial Networks (GAN) ein, um die unpaarige Bild-zu-Bild-Übersetzung durchzuführen. GAN besteht aus einem Paar oder mehreren (je nach Architektur) Deep-Learning-Modellen. Es konzentriert sich darauf, die Aufgabe der Bilderzeugung zu übertreffen, die visuell ähnliche Bilder wie die eingegebenen Trainingsbilder erzeugt. Zusätzlich zum Rahmenwerk, das die Übersetzung von Bildern in den gewünschten Bereich ermöglicht, hat AI Superior ein interaktives Visualisierungstool entwickelt, um die Qualität der erzeugten Bilder zu überprüfen.

Ergebnisse und Auswirkungen

Ergebnis und Auswirkungen: Das Software-Framework für die Bild-zu-Bild-Übersetzung und das interaktive Visualisierungstool ermöglichten es dem Kunden, den Zeit- und Kostenaufwand für die Verarbeitung und Klassifizierung von Bildern von Geweben, die mit verschiedenen Arten von Reagenzien gefärbt wurden, erheblich zu reduzieren.

Lassen Sie uns zusammenarbeiten!

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