आईईईई / सीएए जर्नल ऑफ ऑटोमेका सिनिका में प्रकाशित निष्कर्षों से संकेत मिलता है कि अनुसंधान टीम ने कई अलग-अलग उपयोग किए यंत्र अधिगम (एमएल) विधियां कोविद -19 का पता लगाने के लिए, जिनमें से दो क्रमशः 95.6 प्रतिशत और 98.5 प्रतिशत सटीकता की रेटिंग के परिणामस्वरूप हुईं।
“हमने जांच करने का फैसला किया कि यूनिवर्स-डी फोर्टालेजा के शोधकर्ता विक्टर ह्यूगो सी। डी। अल्बुकर्क ने कहा कि कोविद -19 संक्रमण का स्वतः पता लगाया जा सकता है, यह देखते हुए कि ज्यादातर एक्स-रे चित्र मिनटों की तुलना में उपलब्ध हैं। स्वाब या लार नैदानिक परीक्षणों के लिए आवश्यक दिन।
हालांकि, शोधकर्ताओं ने कोविद -19 रोगियों के फेफड़ों को स्वचालित रूप से पहचानने के लिए अपने एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध छाती एक्स-रे की कमी पाई।
उनके पास सिर्फ 194 कोविद -19 एक्स-रे और 194 स्वस्थ एक्स-रे थे, जबकि यह आमतौर पर किसी विशेष लक्ष्य का पता लगाने और वर्गीकृत करने के लिए एक मॉडल को अच्छी तरह से सिखाने के लिए हजारों छवियां लेता है।
क्षतिपूर्ति करने के लिए, टीम ने अन्य एक्स-रे छवियों के एक बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित मॉडल लिया और उसे कोविद -19 से संक्रमित फेफड़ों की पहचान करने के लिए समान तरीकों का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित किया।
“चूंकि एक्स-रे बहुत तेज और सस्ते हैं, वे उन जगहों पर मरीजों को ट्राइ करने में मदद कर सकते हैं जहां स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली ध्वस्त हो गई है या उन स्थानों पर है जो बड़े केंद्रों से अधिक जटिल प्रौद्योगिकियों तक पहुंच से दूर हैं,” अल्बुकर्क ने कहा।
“यह पता लगाने और चिकित्सा छवियों को वर्गीकृत करने के लिए दृष्टिकोण स्वचालित रूप से डॉक्टरों को पहचानने, गंभीरता को मापने और बीमारी को वर्गीकृत करने में सहायता कर सकता है,” अल्बुकर्क ने कहा।
शोधकर्ताओं ने कहा कि वे बड़े डेटासेट के साथ अपनी विधि का परीक्षण जारी रखने की योजना बना रहे हैं क्योंकि वे उपलब्ध हो गए हैं, चिकित्सा छवि वर्गीकरण के लिए एक मुफ्त ऑनलाइन मंच विकसित करने का अंतिम लक्ष्य है।
– आईएएनएस
वीसी / डीपीबी
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