并以不同的角度向外膨胀——有些动脉瘤在一系列类似电影的图像中不过是一个光点。“寻找动脉瘤是放射科医生费力、关键的任务之一，”放射学副教授、该论文的联合高级作者KristenYeom说，“考虑到复杂的神经血管解剖结构所带来的固有挑战，以及遗漏动脉瘤可能导致的致命后果，这促使我将计算机科学和视觉的进步成果应用于神经成像。”Yeom将这个想法带到了斯坦福机器学习小组运行的AIforHealthcareBootcamp，该小组由计算机科学副教授兼该论文的共同高级作者AndrewNg（吴恩达）领导。小组的挑战是创建一种人工智能工具，可以准确地处理这些大量的3D图像并补充临床诊断实践。HeadXNet团队成员从左到右分别是：AndrewNg，KristenYeom，ChristopherChute，PranavRajpurkar和AllisonPark（图片来源：LACicero）为了训练他们的算法，Yeom与Park和计算机科学研究生ChristopherChute合作，收集了611例头部CT血管造影中检测到的临床意义显着的动脉瘤。“我们手工标记了每一个体素——相当于一个像素的3D图像——是否属于动脉瘤的一部分，”Chute说，“建立训练数据是一项相当艰巨的任务，江西的手术机器人，江西的手术机器人，江西的手术机器人，数据量很大。”经过训练之后，算法确定扫描的每个体素是否存在动脉瘤。
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北京时间6月8日，斯坦福大学官网发布了吴恩达团队的一项成果：放射科医师借助人工智能算法改进了脑动脉瘤的诊断——脑动脉瘤是大脑血管中的隆起物，可能会渗漏或破裂，可能导致中风、脑损伤或死亡。这项成果发表在了JAMANetworkOpen上。斯坦福大学统计学研究生、该论文的联合作者AllisonPark说，“人们对机器学习在医学领域的实际作用有很多担忧。这项研究显示了人类如何在人工智能工具的帮助下参与诊断过程。”据了解，该工具围绕一种名为HeadXNet的算法构建，可以提高临床医生正确识别动脉瘤的能力，其水平相当于在包含动脉瘤的100次扫描中发现另外六个动脉瘤，除此之外，它还能提高临床口译医生的共识。在脑部扫描中，HeadXNet使用透明的红色高光指示动脉瘤的位置。（图片来源：AllisonPark）虽然HeadXNet在这些实验中取得的成功很有价值，但研究团队提醒说，需要进一步调查，以便在实际临床部署之前评估AI工具的鲁棒性，因为不同医院拥有不同的设备硬件和成像协议，研究人员计划通过多中心合作解决这些问题。医师在AI帮助下降低了漏诊率对脑部扫描结果进行梳理、寻找动脉瘤意味着要浏览数百幅图像。动脉瘤有多种大小和形状。
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研究人员将泛洪算法网络与以下两个处理流程相结合：其一，研究人员估计了3D图像各位置切片之间的一致性，然后在FFN跟踪每个神经元时确保各位置图像内容的稳定性；其二，研究人员使用Segmentation-EnhancedCycleGAN（SECGAN）计算出缺失图像的近似图。SECGAN是一种专门用于图像分割的生成对抗网络。研究人员发现，当使用SECGAN幻觉图像数据时，FFN能够更加鲁棒地跟踪多个缺失切片的位置。果蝇大脑在Neuroglancer的交互式可视化使用3D图像重建大脑之后还有一个问题，就是怎么展示：当图像包含上万亿像素时，可视化显得极其重要和困难。受到谷歌新可视化技术的启发，研究人员设计了一种可扩展且功能强大的工具。目前，任何有浏览器且支持WebGL的设备都可以前往观察该研究的开源结果。它以Neuroglancer技术呈现：歌表示，这项技术可以帮助人们展示PB级的3D内容，并支持很多高级功能，如任意轴横截面的重新拼接、多分辨率网格，以及通过Python开发自定义分析任务的强大能力与Python集成。研究展望谷歌表示，其在HHMI和剑桥大学的合作者们已经开始了基于该研究的进一步探索，尽管目前的研究结果还不是真正的神经元连接图——建立连接组还需要识别突触。
团队提出了符合脑科学基本规律的新型类脑计算架构——异构融合的天机类脑计算芯片架构，可同时运行计算机科学和神经科学导向的绝大多数神经网络模型。基于脑科学研究和电脑运行模式的异同点，团队从电路设计到编码再到信号处理，采用了软硬件协同设计方法。研发的天机架构既支持人工神经网络又支持脉冲神经网络，还支持神经科学发现的众多神经回路网络和异构网络的混合建模，可发挥它们各自的优势。2015年，代“天机芯”问世“代芯片的体积约为110纳米，只是个DEMO（小样）。”论文共同作者、清华大学仪器科学与技术研究所副研究员裴京介绍，经过不断改进设计，2017年团队研发了第二代“天机芯”芯片。第二代“天机芯”具有高速度、高性能、低功耗的特点，体积缩小至28纳米。相比于当前世界先进的IBM的TrueNorth芯片，其功能更全、灵活性和扩展性更好，密度提升20%，速度提高至少10倍，带宽提高至少100倍。论文共同作者、清华大学博士邓磊告诉《中国科学报》，基于自主研发的天机芯片，团队还研制出代类脑计算软件工具链，可支持从机器学习编程平台到“天机芯”的自动映射和编译。如果说芯片是机器的“大脑”，那么还需要一个充分发挥才智的“身体”。。
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在弗雷明翰心脏研究中，研究人员发现高胆固醇和会增加患心脏病的风险。弗雷明翰心脏研究是1948年发起的一项长期研究，收集了数千人的健康数据。多亏了这种洞察力，高危人群可以通过服用*****和血压的药物来降低患病的几率。阿尔茨海默氏症，一种众所周知的不透明和复杂的进行性脑疾病，也可以这样做吗？近日，总部位于旧金山的数字健康公司Savonix和波士顿大学公共健康学院宣布了老年痴呆症发现（ASSIST）研究的开始，这项虚拟研究将收集40万人的健康和生活方式数据，希望找出老年痴呆症的生活方式危险因素。波士顿大学（BU）公共卫生学院院长SandroGalea说：“有充分的理由相信生活方式这个因素对老年痴呆症和其他痴呆症有很大的影响，但还没有一项大型研究表明这一点。”他补充说，“虽然个体无法控制老年痴呆症的年龄或遗传风险因素，但睡眠、营养和运动等生活方式因素是可以改变的，因此可以指出明确的干预措施。”受2017年苹果心脏研究（AppleHeartStudy）的启发，这是一项虚拟研究，研究人员从40多万参与者中收集和分析苹果手表和iPhone记录的心率数据，Savonix首席执行官兼创始人MyleaCharvat决定，应该对大脑进行类似的大规模虚拟研究。“到目前为止。
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