I medici potrebbero presto ricevere aiuto nella lotta contro il cancro grazie al Computer Vision Research Center dell'Università della Florida centrale.

Gli ingegneri del centro hanno insegnato a un computer come rilevare minuscoli granelli di cancro ai polmoni nelle scansioni TC, che i radiologi hanno spesso difficoltà a identificare. Il sistema di intelligenza artificiale è preciso al 95% circa, rispetto al 65 percento quando fatto da occhi umani, ha detto la squadra.

"Abbiamo usato il cervello come modello per creare il nostro sistema, " ha detto Rodney LaLonde, un dottorando e capitano della squadra di hockey dell'UCF. "Sapete come le connessioni tra i neuroni nel cervello si rafforzano durante lo sviluppo e imparano? Abbiamo usato quel progetto, se vorrai, per aiutare il nostro sistema a capire come cercare schemi nelle scansioni TC e imparare a trovare questi piccoli tumori".

L'approccio è simile agli algoritmi utilizzati dai software di riconoscimento facciale. Scansiona migliaia di volti alla ricerca di un modello particolare per trovare la sua corrispondenza.

L'assistente professore di ingegneria Ulas Bagci guida il gruppo di ricercatori del centro che si concentra sull'intelligenza artificiale con potenziali applicazioni mediche.

Il gruppo ha alimentato più di 1, 000 scansioni TC, fornite dal National Institutes of Health attraverso una collaborazione con la Mayo Clinic, nel software che hanno sviluppato per aiutare il computer a imparare a cercare i tumori.

Gli studenti laureati che lavoravano al progetto dovevano insegnare al computer cose diverse per aiutarlo ad apprendere correttamente. Naji Khosravan, chi sta perseguendo il dottorato, ha creato la spina dorsale del sistema di apprendimento. La sua competenza in nuovi algoritmi di apprendimento automatico e visione artificiale ha portato alla sua estate come stagista presso Netflix aiutando l'azienda con vari progetti.

LaLonde ha insegnato al computer come ignorare altri tessuti, nervi e altre masse che ha incontrato nelle scansioni TC e analizzare i tessuti polmonari. Sarfaraz Hussein che ha conseguito il dottorato la scorsa estate, sta mettendo a punto la capacità dell'IA di identificare i tumori cancerosi rispetto a quelli benigni, mentre lo studente laureato Harish Ravi Parkash sta prendendo lezioni apprese da questo progetto e applicandole per vedere se è possibile sviluppare un altro sistema di intelligenza artificiale per aiutare a identificare o prevedere i disturbi cerebrali.

"Credo che questo avrà un impatto molto grande, "Il cancro del polmone è il killer numero uno negli Stati Uniti e, se rilevato in fasi avanzate," ha detto Bagci. il tasso di sopravvivenza è solo del 17%. Trovando modi per aiutare a identificare in anticipo, Penso che possiamo aiutare ad aumentare i tassi di sopravvivenza".

Il team presenterà la sua scoperta a settembre alla più grande conferenza premier per la ricerca sull'imaging medico, la conferenza MICAI 2018 in Spagna. Il lavoro del team è stato pubblicato prima della conferenza.

Il passo successivo è spostare il progetto di ricerca in ambito ospedaliero; Bagci è alla ricerca di partner per realizzarlo. Dopo di che, la tecnologia potrebbe essere a un anno o due di distanza dal mercato, ha detto Bagci.

"Penso che siamo venuti tutti qui perché volevamo usare la nostra passione per l'ingegneria per fare la differenza e salvare vite è un grande impatto, " ha detto LaLonde.

Ravi Prakash è d'accordo. Stava studiando ingegneria e le sue applicazioni all'agricoltura prima di sentire parlare di Bagci e del suo lavoro all'UCF. La ricerca di Bagci è nell'area dell'imaging biomedico e dell'apprendimento automatico e delle loro applicazioni nell'imaging clinico. In precedenza, Bagci era uno scienziato del personale e direttore di laboratorio presso il laboratorio di imaging del Centro per le malattie infettive del NIH, presso il dipartimento di radiologia e scienze dell'immagine.