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この AI ペーパーでは、X-Raydar を発表します：画期的なオープンソースの深層ニューラルネットワークによる胸部 X 線異常検出

“` イギリスの様々な大学の研究者たちは、豊富なデータセットを用いて、総合的な胸部X線異常検出のためのオープンソース人工知能（AI）システム「X-Raydar」を開発しました。このシステムは、6つのイギリスの病院のデータセットを利用し、ニューラルネットワーク「X-Raydar」と自由なテキストレポートの画像から一般的な胸部X線所見を分類するための「X-Raydar-NLP」を活用しています。このデータセットは、13年間にわたる2,513,546件の胸部X線検査と1,940,508件の有用な自由テキストの放射線学的レポートを含んでいます。カスタムトレーニングされた自然言語処理（NLP）アルゴリズム「X-Raydar-NLP」は、レポートから抽出された37の所見のタクソノミーを使用して、胸部X線をラベル付けしました。AIアルゴリズムは、3つの後ろ向きのデータセットで評価され、さまざまな臨床的に重要な所見に対して、歴史的な臨床放射線学家のレポーターと同等のパフォーマンスを示しました。 X-Raydarは、自動ラベル付けセットで0.919の平均AUC、コンセンサスセットで0.864の平均AUC、MIMIC-CXRテストで0.842の平均AUCを達成しました。特筆すべきは、X-Raydarが、コンセンサスセットの37の所見のうち27個で歴史的なレポーターよりも優れた結果を示し、9個で同等性を示し、1個の所見で劣っており、平均的な改善率は13.3%であることです。このシステムのパフォーマンスは、気胸、実質膨満、および実質の腫瘤または結節を含む重要な所見において、訓練を受けた放射線学者と一致しました。この開発には、８つの解剖学的領域と非解剖学的構造をカバーする放射学的タクソノミーが含まれており、総合的なラベリングを可能にしています。NLPアルゴリズム「X-Raydar-NLP」は、23,230件の手動で注釈付けされたレポートで訓練され、ラベルを抽出しました。コンピュータビジョンアルゴリズムである「X-Raydar」は、InceptionV3を特徴抽出に使用し、カスタム損失関数とクラスの重み付け係数を使用して最適な結果を達成しました。テストには、専門の放射線学者によって注釈付けされた1,427の画像で構成されるコンセンサスセット、自動ラベル付けセット（n=103,328）、独立したデータセットであるMIMIC-CXR（n=252,374）が使用されました。X-Raydar-NLPは、自由テキストのレポートで臨床的に関連のある所見を良好に検出し、平均感度が0.921、特異度が0.994でした。X-Raydarは、コンセンサスセット全所見における平均AUCが0.864であり、重要な急性および非急性所見に対して強力なパフォーマンスを示しました。研究者はまた、オンラインのツールを開発し、リアルタイムの胸部X線解釈のためにAIモデルに一般の公開アクセスを可能にしました。X-Raydarオンラインポータルは、DICOM画像をアップロードして自動前処理と分類を行うことができます。さらに、研究者はトレーニングされたネットワークアーキテクチャをオープンソース化し、さらなる研究や適応のための基礎モデルを提供しました。研究者は、総合的な胸部X線異常検出のためのAIシステム「X-Raydar」を成功裏に開発・評価しました。このシステムは、歴史的な放射線学者レポーターと同等のパフォーマンスを示し、研究コミュニティに無償で提供され、放射線学のAIアプリケーションの進歩に貢献しています。 “`

クライテリオンを使用したRustコンパイラの設定のベンチマーキング

この記事では、まず、人気のある基準箱を使用してベンチマークする方法について説明します次に、コンパイラの設定を横断してベンチマークする方法について追加情報を提供します各組み合わせについて…

Amazon DocumentDBを使用して、Amazon SageMaker Canvasでノーコードの機械学習ソリューションを構築してください

Amazon DocumentDB（MongoDB互換）とAmazon SageMaker Canvasの統合のローンチをお知らせできることを喜びますこれにより、Amazon DocumentDBのお客様はコードを書かずに生成AIや機械学習（ML）ソリューションを構築・使用することができますAmazon DocumentDBはフルマネージドのネイティブJSONドキュメントデータベースであり、重要な業務をスムーズかつ効率的に運用することができます

「Google DeepMindが大規模な言語モデルを使用して解けない数学問題を解決」

彼らは生産物のほとんどを捨てなければならなかったが、ゴミの中には金があった

ティーンエイジャーたちはAIのリテラシーを広げることを推進する

一部のティーンエイジャーは、彼らの学校により広範なAI学習経験を提供するよう要望しています

ロボ犬が100メートル走のギネス世界記録を樹立

ギネスワールドレコーズは、韓国科学技術院のチームが作成した犬のようなロボットを、最速の四足歩行ロボットと認定しました

カールスルーエ工科大学（KIT）の研究者たちは、深層学習を用いた降水マッピングに取り組み、空間および時間の分解能向上に向けて進化させました

気候変動のため、特に激しい降水イベントがより頻繁に起こると予想されています。洪水や地滑りなどの多くの自然災害は、激しい降水が直接原因です。気候予測に基づいたモデルが頻繁に使用されます。既存の気候モデルは、非常に変動の大きい大気現象を正確に表現する能力を向上させる必要があります。研究者は、平均気温が上昇することにより、激しい降水イベントがさらに増えると予想しています。カールスルーエ工科大学（KIT）の研究者たちは、人工知能（AI）の力を活用して、グローバル気候モデルによって生成された降水マップの精度を高めました。研究者は、このモデルでは降水フィールドの時間分解能を1時間から10分に短縮し、空間分解能を32から2キロメートルに増加させたことを強調しています。彼らは、高分解能が将来の激しい局地的な降水イベントとそれに続く自然災害を予測するために必要であると述べています。この手法は、AIの一形態である生成的対抗ネットワーク（GAN）を応用することを含みます。このGANは、高分解能のレーダー降水データを用いてトレーニングされ、より高い空間および時間分解能で現実的な降水フィールドを学習し模倣することが可能です。既存のグローバル気候モデルは、降水変動を正確に捉えるために必要な細部の詳細が欠けたグリッドを使用しています。また、高分解能の降水マップを生成するためには、従来のモデルでは計算コストが高く、空間または時間の制約が生じます。研究者によれば、これが生成的対抗ネットワーク（GAN）を開発する理由であり、高分解能のレーダー降水フィールドを使用してトレーニングされたAIベースの生成的ニューラルネットワークです。この方法では、荒く解像度の低いデータからGANが現実的な降水フィールドを生成し、その時間的な順序を決定する方法を学習します。三線補間と古典的な畳み込みニューラルネットワークと比較して、生成モデルは解像度依存の極値分布を高い技術力で再構成します。雨量が15ミリリットル毎時を超える場合の高い分数スキルスコア（0.6）と低い相対バイアス（3.35％）が示されました。研究者によれば、彼らのアプローチはさまざまな可能な降水フィールドのアンサンブルを生成します。これは重要ですが、粗く解像された降水フィールドごとに物理的に可能な高解像度の解決策が多数存在します。彼らはこの方法でシミュレートされた降水イベントのより高い解像度は、2021年にアール川の洪水を引き起こした気象条件の影響を2度暖かい世界でより良く推定することを可能にすると説明しています。結論として、このモデルは降水を予測するためのグローバル気候モデルの精度を向上させる解決策を提供します。この進歩はより正確な気候予測に貢献します。変化する気候の中で極端な天候イベントの影響をよりよく理解し、準備するための潜在力を持っています。

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この AI ペーパーでは、X-Raydar を発表します：画期的なオープンソースの深層ニューラルネットワークによる胸部 X 線異常検出

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データの汚染を防ぐためのサイバーセキュリティ対策

『ODSCのAIウィークリーレビュー：12月15日の週』

「最初のAIエージェントを開発する：Deep Q-Learning」

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