Cómo la inteligencia artificial puede ayudar con la traducción de imágenes del cáncer | IA en imágenes médicas
Resumen
Desarrollamos un componente de IA que traduce una imagen médica de un dominio a otro mediante la técnica de transferencia de estilo de IA. El objetivo del componente es permitir la reutilización de componentes de software existentes y modelos de aprendizaje automático que se emplean para procesar un tipo específico de imágenes, es decir, imágenes de tejidos teñidos con un tipo de reactivo entre todos los demás reactivos.
Desafío
El cliente necesitaba encontrar una manera de aplicar el clasificador de detección de enfermedades entrenado en un dominio específico de imágenes de tejido teñido a otras imágenes de tejidos teñidos con el reactivo diferente. Uno de los mayores desafíos de esta tarea es la ausencia de imágenes emparejadas que permitan una comparación uno a uno, por ejemplo, una imagen en blanco y negro con una imagen en color. Las posibles soluciones incluyen, entre otras, la creación de un nuevo clasificador y un nuevo conjunto de herramientas de procesamiento para cada tipo de reactivo de tinción. Sin embargo, todas estas y otras alternativas disponibles son costosas y requieren mucho tiempo. Por lo tanto, el cliente decidió encargar a AI Superior que realizara actividades de investigación y desarrollo para encontrar la solución más adecuada para la tarea.
Solución de AI Superior
AI Superior ayudó al cliente a evaluar un conjunto de enfoques de última generación aplicados a las imágenes histológicas en un período muy corto. Entre los diferentes métodos de aprendizaje, AI Superior también empleó redes generativas adversarias (GAN) para realizar la traducción no emparejada de imagen a imagen. GAN consta de un par o más (según la arquitectura) modelos de aprendizaje profundo. Se centra en sobresalir en la tarea de generación de imágenes que produce imágenes visualmente similares al conjunto de imágenes de entrenamiento de entrada. Además del marco que permite traducir imágenes al dominio requerido, AI Superior creó una herramienta de visualización interactiva para validar la calidad de las imágenes generadas.
Resultado e implicaciones
Resultado e implicaciones: El marco de software para la traducción de imagen a imagen y la herramienta de visualización interactiva permitieron al cliente reducir significativamente el tiempo y los costos necesarios para procesar y clasificar imágenes de tejidos teñidos con diferentes tipos de reactivos.
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