健康

研究者は人工知能を使用して、日常の骨スキャンで「隠された脂肪」を特定します

オーストラリアのエディス・コーワン（ECU）が発表した声明によると、臓器を取り巻く深くて有害な腹部脂肪は、心臓病、糖尿病、癌などの深刻な健康問題に関連する「危険因子」です。ECUチームは、密度を評価するために使用されるデュアルエネルギーX -Ray（DXA）によって脊椎のサイドスキャンを分析するために自動学習アルゴリズムをトレーニングします 骨これらの画像の内臓脂肪のレベルを正確に予測し、追加のテストを必要とせずに健康に関する新しい価値のある情報を提供します。オーストラリアの研究者によると、ボディマス指数、ウエスト周囲、ウエスト波の比率などの内臓脂肪の推定方法には、異なるタイプの体脂肪を区別できないため、特定の制限があります。MRIやCTなどの画像技術は、内臓脂肪の正確な測定値を提供しますが、高価であり、CTの場合、患者をより強い放射線にさらします、と彼らは言いました。「自動学習モデルは数千の画像でトレーニングされています。次のステップは、世界中の追加データセットを組み込むことで、最大かつ最も多様なデータコホートから学び、可能な限り効率的になることです」 agerpres Antena3.roを読んでください 彼が戦争を恐れていたために米国に逃げた最後の23歳のウクライナの瞬間。彼が登った電車で何が起こったのか #研究者は人工知能を使用して日常の骨スキャンで隠された脂肪を特定します