Алгоритмы машинного обучения теперь обнаруживают малярию
Используя алгоритмы глубокого обучения, студенты EE из Вашингтонского университета разработали портативный микроскоп, способный обнаруживать и оценивать инфекции малярии в этой области.
Это устройство может стать важным шагом в диагностике малярии, которая поражает более 200 миллионов человек в год.
Малярия - это паразитарная инфекция, наиболее распространенная среди комаров. Его можно определить путем оценки образца крови пациента с помощью микроскопа.
Малярия просматривается через микроскоп. Изображение предоставлено CDC
Как правило, для диагностики малярии должен присутствовать обученный специалист, в частности, микроскопист, который может идентифицировать малярийные паразиты в образцах крови. Но в самых бедных районах мира, где малярия настолько распространена, этих специалистов не хватает.
Студенты UW надеются смягчить эту проблему с помощью портативного устройства диагностики малярии, машины, которую они назвали Autoscope.
Автоскоп с корпусом снят. Изображение предоставлено MIT Technology Review
Построен для полевых работ
Автоскоп маленький, 15 дюймов в высоту и 7 дюймов в ширину, что делает его переносным для поля. Он был построен, чтобы выдерживать до 35 градусов по Цельсию и 100% влажности, хотя экстремальные погодные условия еще не были выполнены.
Хотя микроскоп будет стоить примерно в 1-3 раза больше, чем микроскопы, которые в настоящее время используются в полевых условиях, Autoscope предоставляет больше информации, чем микроскоп, и не требует наличия микроскопа.
Устройство сканирует образец крови пациента и возвращает отчет с диагнозом и другими деталями для профессионального специалиста. Это означает, что техник с сравнительно небольшой подготовкой может управлять машиной в этих сельских районах. Диагностические возможности машины позволяют обеспечить точность на месте, без необходимости отправлять результаты испытаний специалисту за пределами площадки.
Другие недавние медицинские устройства, такие как Cardiopad, разработаны для отправки результатов врачам и медсестрам в больницах, далеких от их пациентов в отдаленных районах. Однако Autoscope нацелен на предоставление диагностической информации немедленно.
Графическое представление компонентов в Autoscope. Изображение предоставлено IEEE Xplore
Алгоритмы глубокого обучения
Autoscope использует глубокое обучение, компьютерное зрение и методы глубокой нейронной сети для обеспечения точного диагноза. Автоматический микроскоп на 90% точнее при обнаружении и подсчете количества паразитов малярии.
Алгоритмы глубокого обучения и нейронные сети помогают микроскопу обнаруживать аномальные шаблоны во входных выборках. Автоскоп обнаруживает, содержит ли образец малярийные паразиты и тип присутствующих паразитов, глядя на форму, цвет и текстуру объектов на изображении. Но Autoscope создает отчет, который не только обнаруживает малярию, но также дает подробную информацию о малярии, например, является ли она лекарственной устойчивостью или плотностью паразитов.
Основой алгоритмов машинного обучения в Autoscope является анализ изображений. Существует предварительная обработка образца для уменьшения цветовых различий между изображениями, а затем попытки обнаружения найти паразитов в поле зрения.
Изображения, показывающие поле зрения автоскопа (слева) и P. falciparum, вид паразита, который вызывает малярию (справа). Изображение предоставлено IEEE Xplore
На этапе обнаружения используются наземные изображения истины для обучения алгоритма. Вывод - это меченое изображение паразитов или не паразитов в зависимости от обстоятельств.
Сепарация выполняется на паразитах, чтобы определить, где находятся ядро и цитоплазма, что важно для этапа классификации.
Затем выделение функции используется для определения взаимосвязи между ядром и цитоплазмой, затем каждому объекту на изображении присваивается оценка классификатора, чтобы определить, является ли он паразитом или нет.
Последним шагом является диагностика, которая принимает решение, если образец имеет малярию или нет.
Пример вывода Autoscope, показывающий «подозреваемых в паразитах». Изображение предоставлено IEEE Xplore
Автоскоп может стать бесценным ресурсом, помогающим бороться с болезнью, которая ежедневно поражает миллионы людей. Кроме того, он предоставляет полезную информацию, чтобы обученные специалисты могли принимать более обоснованные решения относительно пациента.
В настоящее время Autoscope был протестирован с пациентами малярии, но команда планирует расширить возможности диагностики Autoscope другим болезням. Компьютерное зрение и алгоритмы классификации, которые он использует для диагностики малярии, вероятно, приведут к аналогичным диагностическим результатам для многих различных инфекционных заболеваний.
Прочтите академическую работу команды, опубликованную для Глобальной конференции по гуманитарным технологиям 2015 года.