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[导读] 集微网消息(文/Jimmy),昆士兰大学(UQ)的高性能计算机系统Weiner现在能够将图像处理和深度学习算法应用于数字病理学。 UQ信息技术与电气工程学院教授布莱恩•洛弗尔表示,由于W

集微网消息(文/Jimmy),昆士兰大学(UQ)的高性能计算机系统Weiner现在能够将图像处理和深度学习算法应用于数字病理学。

UQ信息技术与电气工程学院教授布莱恩•洛弗尔表示,由于Weiner可以同时运行多个图形处理单元,这加快了人工智能(AI)对病理学测试的训练,因此其速度比以前快了数百倍。

洛弗尔补充说,这将使医疗行业加快他们的工作,因为几乎70%的全科医生诊断是基于病理学检测。

沙利文·尼克莱德斯病理学公司(SNP)首席执行官迈克尔·哈里森说:“在病理学中开发用于数字显微镜的人工智能是一个需要广泛验证和标准化的迭代过程。这将显著加快数字病理学中人工智能算法的发展,并使早期发展进入常规病理学。我们认为,人工智能提高了病理学的质量和效率,而不是取代病理学家和科学家。而且,人工智能正在公司中成功地用于提高某些检测的质量和理论。”

对Weiner的增强将应用于病理学的所有显微镜领域,包括免疫学、组织病理学和微生物学专业。Weiner已经被昆士兰大学大脑研究所用于分析人类头骨模型,该研究所致力于延缓世界上最具破坏性的疾病之一——阿尔茨海默病的发病时间。

昆士兰脑研究所一直在使用Weiner系统,利用一种名为有限元法的分析技术,对超声波的行为进行建模。该研究所希望,超声波可以暂时用于直接向大脑输送治疗药物。

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