研究人員已使用深度學(xué)習(xí)軟件僅使用患者面部的照片來準(zhǔn)確檢測與年齡有關(guān)的認(rèn)知障礙。
這項(xiàng)工作是在東京大學(xué)進(jìn)行的,并在1月25日由Aging(紐約州阿爾巴尼)發(fā)表的一篇論文中進(jìn)行了描述。
通過測試在現(xiàn)有圖像集上預(yù)先訓(xùn)練的五個深度學(xué)習(xí)模型,該團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),從117名健康志愿者中分離出121位受損患者后,性能最佳的模型達(dá)到了93%的準(zhǔn)確率。
此外,研究人員發(fā)現(xiàn)人臉AI得分與標(biāo)準(zhǔn)化評估調(diào)查表(Mini-Mental State Examination,又名Folstein測驗(yàn))的得分之間存在“密切而顯著”的關(guān)聯(lián)。
有趣的是,他們還發(fā)現(xiàn)了面部AI得分與時間年齡之間的緊密相關(guān)性,并且AI與問卷之間的相關(guān)性強(qiáng)于問卷和年齡之間的相關(guān)性。
根據(jù)這些結(jié)果,作者得出結(jié)論,深度學(xué)習(xí)軟件“具有區(qū)分輕度癡呆癥患者和非癡呆癥患者的面部圖像的能力。這可能為臨床使用面部圖像作為癡呆癥的生物標(biāo)志物鋪平了道路。”
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