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Jun 07, 2023

WiMi は自動の汎用学習アルゴリズムを開発

北京、2023 年 8 月 15 日 /PRNewswire/ -- 世界をリードするホログラム拡張現実 (「AR」) 技術プロバイダーである WiMi ホログラム クラウド Inc. (NASDAQ: WIMI) (「WiMi」または「当社」) は本日、次のことを発表しました。ある

北京、2023 年 8 月 15 日 /PRNewswire/ -- 世界をリードするホログラム拡張現実 (「AR」) 技術プロバイダーである WiMi ホログラム クラウド Inc. (NASDAQ: WIMI) (「WiMi」または「当社」) は本日、次のことを発表しました。 X 線画像解析の一般化された学習アルゴリズムが X 線で想定された画像向けに開発され、自動人工知能 X 線画像解析 (Auto-AIX) と名付けられました。

X 線画像解析は、骨密度、臓器の形状、組織密度などのさまざまな特徴の検出を含む複雑なプロセスです。 従来、このプロセスは医療専門家によって手動で実行され、専門知識を活用して特徴を特定し分析していました。 ただし、この方法は時間がかかり、人的ミスが発生する可能性があり、誤診や患者の予後不良につながります。

WiMi は、X 線画像分析プロセスを自動化するための人工知能アルゴリズムの使用を研究してきました。 これらのアルゴリズムは、X 線画像の大規模なデータセットから学習するように設計されており、人間の専門家が検出するのが困難または不可能なパターンや特徴を認識できます。 AI アルゴリズムは、X 線画像分析プロセスを自動化することで、医療専門家の作業負荷を軽減しながら、診断の速度と精度を向上させる可能性があります。 ただし、X 線画像解析用の効果的な AI アルゴリズムを開発するには、トレーニングと検証用に大規模で多様な X 線画像のデータセットが必要です。 AI アルゴリズムが画像の特徴を正確に認識できるように、このデータセットは慎重に選択され、注釈が付けられる必要があります。

WiMi は、現実世界のアプリケーションでの使用に適したものにするために、さまざまな X 線画像セットから学習するように設計された X 線画像解析用の汎用学習アルゴリズムを開発しました。 このアルゴリズムは、X 線画像の大規模で多様なデータセットを使用してトレーニングされたディープ ニューラル ネットワーク アーキテクチャに基づいています。 データセットは照合され、注釈が付けられ、アルゴリズムが骨密度、臓器の形状、組織密度などの対象の特徴を正確に識別できるようにします。 アルゴリズムの汎化能力を向上させるために、データ拡張やドメインのランダム化などのいくつかの技術が実装されています。 データ拡張は、回転、スケーリング、反転などの一連の変換を元の X 線画像に適用して、より大規模で多様なトレーニング データセットを作成することで構成されます。 ドメインのランダム化には、ランダム ノイズと摂動をトレーニング データに追加することが含まれます。これにより、アルゴリズムが新しい未確認の X 線画像に一般化されます。 このアルゴリズムは、従来の CPU から高性能 GPU まで、さまざまなハードウェア プラットフォームで実行できるように設計されています。 これにより、ハードウェア リソースが制限されたり変化したりする現実の環境での展開に適しています。

Auto-AIX には、一般化された学習アルゴリズムによるデータの取得、生成、および注釈が含まれています。 データの取得、生成、および注釈は、深層学習モデルを構築するための鍵となります。 医療画像の分野では、実際のデータの収集と使用は、患者のプライバシーと機密保持のため、多くの制限に直面しています。 Auto-AIX は、コンピューターで生成された合成データを使用することで、これらの制限を回避します。 具体的には、CT を使用して X 線画像をモデル化し、合成データに現実的な外観と詳細を与え、モデルの精度を向上させます。

Auto-AIX では、合成データを生成する最初のステップは、CT スキャンまたは手術ツールを使用してモデル化できる医療モデルを作成することです。 次に、医療モデルにノイズと変動を注入することにより、実際のデータに現れる可能性のある広範囲の状況と変動をカバーする複数のサンプルを生成できます。 最後に、これらのサンプルに注釈を付けます。つまり、特徴と疾患を手動でラベル付けします。 これらの注釈は他のすべての合成データに自動的に適用できるため、時間と人件費を大幅に節約できます。 このプロセスは、合成データ ドメインをより広範囲のデータセットに拡張できるため、Auto-AIX では「ドメイン拡張」と呼ばれます。