과학자들이 3차원 딥러닝 네트워크를 활용한 뇌 MRI를 이용해 어린이의 지능 수준을 예측하는 방법을 제안했다.
자기공명영상은사람의 내부 장기 사진을 얻는 일반적인 방법. 연구자들은 지식 수준, 연령 및 성별에 관계없이 청소년의 생물학적 지적 잠재력을 결정하기 위해 이러한 방식으로 얻은 뇌의 이미지를 사용할 가능성을 탐구하기로 결정했습니다.
이를 위해 Skoltech 팀은 3차원 신경 아키텍처를 만들었습니다.예측의 정확성을 향상시키는 네트워크동일한 데이터에 여러 수학적 모델을 적용했습니다. 머신 비전을 사용한 MRI 분석을 위해 새로운 앙상블 방법이 사용되어 정보를 잃지 않고 이미지를 전체적으로 분류할 수 있습니다.
연구를 통해 상관관계가 발견되었습니다"유체" 수준 사이 아이의 지능과 뇌의 해부학적 구조. 예측 정확도는 여전히 원하는 수준보다 낮지만 개발된 모델은 아동 발달의 새로운 측면을 열어줍니다.
머신러닝 기술도 가능합니다.의사조차 주의를 기울이지 않는 어린이의 질병 징후를 식별합니다. 예를 들어, 연구자들은 최근 안과 질환의 초기 징후를 찾기 위해 사진을 분석하는 전화 앱을 개발했습니다.
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