Дата:14/01/19
Для разработки своего алгоритма компания использовала набор данных из 500 тыс. изображений лица. Когда этот набор данных был скомпилирован, он был больше, чем любой известный аналогичный набор, за исключением Facebook.
Ученые проверили алгоритм и обнаружили, что он может идентифицировать лица людей с конкретным генетическим расстройством, когда они смешаны с лицами людей с другими расстройствами. Они сделали два теста: один с синдромом Корнелии де Ланж, а другой — с синдромом Ангелмана. Оба приводят к когнитивным и двигательным нарушениям. В обоих случаях DeepGestalt достигла точности более 90%.
В другом тесте ученые пытались понять, может ли DeepGestalt различать небольшой пул людей с таким же расстройством, но с разными генотипами, демонстрируя изображения людей с синдромом Нунана. На этот раз алгоритм достиг точности в 64%.
Алгоритм работает, обрезая картинку лица на несколько частей, оценивая, насколько каждый из них соответствует синдрому, а затем объединяя их, чтобы увидеть, какой синдром является наиболее подходящим. Но авторы отмечают: «DeepGestalt, как и многие системы искусственного интеллекта, не может объяснить свои прогнозы и не предоставляет никакой информации о том, какие черты лица способствовали классификации», сообщает Hightech.
ИИ может диагностировать генетические заболевания по фото
Компания FDNA, занимающаяся геномикой и искусственным интеллектом, создала систему анализа изображений лица, называемую DeepGestalt, которая может диагностировать генетические заболевания на основе изображений лица.Для разработки своего алгоритма компания использовала набор данных из 500 тыс. изображений лица. Когда этот набор данных был скомпилирован, он был больше, чем любой известный аналогичный набор, за исключением Facebook.
Ученые проверили алгоритм и обнаружили, что он может идентифицировать лица людей с конкретным генетическим расстройством, когда они смешаны с лицами людей с другими расстройствами. Они сделали два теста: один с синдромом Корнелии де Ланж, а другой — с синдромом Ангелмана. Оба приводят к когнитивным и двигательным нарушениям. В обоих случаях DeepGestalt достигла точности более 90%.
В другом тесте ученые пытались понять, может ли DeepGestalt различать небольшой пул людей с таким же расстройством, но с разными генотипами, демонстрируя изображения людей с синдромом Нунана. На этот раз алгоритм достиг точности в 64%.
Алгоритм работает, обрезая картинку лица на несколько частей, оценивая, насколько каждый из них соответствует синдрому, а затем объединяя их, чтобы увидеть, какой синдром является наиболее подходящим. Но авторы отмечают: «DeepGestalt, как и многие системы искусственного интеллекта, не может объяснить свои прогнозы и не предоставляет никакой информации о том, какие черты лица способствовали классификации», сообщает Hightech.
Просмотры: 302
При использовании ссылка на ictnews.az обязательнаПохожие новости
- Возросший интерес к iPad снизил поставки персональных компьютеров
- Число сотовых абонентов в Китае превысило 900 миллионов
- Российский рынок связи может заработать дополнительно $3 млрд
- Папа Римский станет редактором на новом новостном портале
- Лютфи Заде поблагодарил Президента Ильхама Алиева
- Британское правительство берет на работу эксперта по открытому коду
- Apple приближается к юридической победе в споре с тайваньской HTC
- 22 июля - День национальной прессы Азербайджана
- Xalq Bank начал выпуск Visa Internet Card
- В США забастовали 45 тыс. сотрудников оператора Verizon
- Известный ИТ-бизнесмен погиб в автокатастрофе
- Министерство транспорта Азербайджана планирует применить единую систему оплаты в общественном транспорте
- С начала года к азербайджанской образовательной сети подключены около 100 школ
- ГКВИ объявил набор IT консультантов для регистрации недвижимости и кадастра
- В Азербайджане продлены лицензии двух телерадиоструктур