एआई इंसानों की तुलना में 3 डी छवियों का विश्लेषण करने में 1,000 गुना तेज साबित होता है

मेडिकल इमेजिंग एक सामान्य तकनीक है जिसमें दो छवियों को ओवरलैप करना शामिल है - जैसे कि एमआरआई - महान विस्तार से शारीरिक अंतर की तुलना और विश्लेषण करने के लिए। यदि किसी मरीज को ब्रेन ट्यूमर है, उदाहरण के लिए, डॉक्टर ट्यूमर की प्रगति में छोटे बदलावों को देखने के लिए एक नए के साथ कई महीने पहले एक स्कैन को ओवरलैप कर सकते हैं।

यह एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें कई घंटों तक चिकित्सा की आवश्यकता होती है, क्योंकि पारंपरिक सिस्टम संयुक्त स्कैन में लाखों पिक्सेल में से प्रत्येक को सावधानीपूर्वक संरेखित करते हैं।

थोड़ा और समझाने के लिए, एमआरआई स्कैन मूल रूप से स्टैक्ड 2-डी छवियों के सैकड़ों हैं जो बड़े पैमाने पर 3 डी छवियां बनाते हैं, जिन्हें "वॉल्यूम" कहा जाता है जिसमें 1 मिलियन या अधिक 3-डी पिक्सल होते हैं जिन्हें "वॉक्सल्स" कहा जाता है।

इसलिए, पहली मात्रा में सभी स्वरों को दूसरे में उन लोगों के साथ संरेखित करने में समय लगता है। इसके अलावा, स्कैन विभिन्न मशीनों से आ सकते हैं और अलग-अलग स्थानिक अभिविन्यास होते हैं, जिसका अर्थ है कि स्वरों का संयोजन और भी अधिक कम्प्यूटेशनल जटिल है।

MIT ने फिर किया हमला

एमआईटी शोधकर्ताओं ने एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किया है जो मस्तिष्क स्कैन और अन्य 3-डी छवियों को मौजूदा तरीकों की तुलना में 1, 000 गुना अधिक तेजी से रिकॉर्ड कर सकता है।

डब स्पीड, दृष्टिकोण एआई को हजारों छवि जोड़े के साथ प्रशिक्षण देकर शुरू होता है, स्कैन कैसे संरेखित करना और सार्थक तुलना प्रदान करना सिखाता है। उसके बाद, वह एक ही समय में दो स्कैन के प्रत्येक स्वर को मैप कर सकता है। वर्तमान में उपयोग में लाई जाने वाली प्रणालियाँ, हालांकि, प्रत्येक नई छवि के साथ शुरू होती हैं, जो पिछली बार स्थान के बारे में सीखी गई हर चीज को भूल जाती है।

एल्गोरिदम भी ऑपरेशन के दौरान छवि पंजीकरण के लिए मार्ग प्रशस्त कर सकता है। विभिन्न गुणों और गति के विभिन्न स्कैन वर्तमान में या कुछ सर्जरी के दौरान उपयोग किए जाते हैं। लेकिन ये चित्र बाद में रिकॉर्ड किए गए हैं।

उदाहरण के लिए, ब्रेन ट्यूमर का पता लगाते समय, सर्जन कभी-कभी सर्जरी से पहले और बाद में रोगी के मस्तिष्क को स्कैन करते हैं, यह देखने के लिए कि क्या उन्होंने पूरे ट्यूमर को हटा दिया है। यदि कोई भी छोटा सा हिस्सा रहता है, तो उन्हें ऑपरेटिंग कमरे में लौटना होगा।

इस एल्गोरिथ्म के साथ, सर्जन वास्तविक समय के करीब परीक्षाओं को रिकॉर्ड कर सकते थे, जो उनकी प्रगति की बहुत स्पष्ट तस्वीर प्रदान करते थे। मैसाचुसेट्स जनरल हॉस्पिटल और MIT CSAIL के पोस्टडॉक्टोरल फेलो कहते हैं, "आज, वे सर्जरी के दौरान छवियों को ओवरले नहीं कर सकते क्योंकि इसमें 2 घंटे लगते हैं और सर्जरी चल रही है।" "हालांकि, अगर यह केवल 1 सेकंड लेता है, तो आप कल्पना कर सकते हैं कि यह कितना व्यवहार्य होगा।"

जब तक दुनिया भर के अस्पतालों में इस तकनीक का अभ्यास शुरू नहीं हो जाता है, तब तक इसे परिष्कृत किया जाना बाकी है, लेकिन इसमें कोई संदेह नहीं है कि एआई हमारे दैनिक जीवन में अधिक उपयोगी साबित हो रहे हैं।

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