Nasze najnowsze badania - wielozadaniowe AI dla analizy kręgosłupaMulti-Task AI
Z radością dzielimy się naszymi badaniami nad MT-SAS na konferencji MLinPL 2025 - nowym podejściem do analizy MRI kręgosłupa realizującym jednocześnie wiele zadań.
Badania za naszą innowacją
Co jeśli jeden model AI mógłby obsługiwać wiele zadań analizy kręgosłupa jednocześnie? Nasz Multi-Task Self-Attention System (MT-SAS) robi dokładnie to — analizuje kręgi, dyski i pomiary kanału kręgowego wszystko na raz.
Tradycyjne modele AI rozwiązują jedno zadanie na raz. Nasze podejście rewolucjonizuje obrazowanie medyczne poprzez łączenie wielu analiz w jeden, bardziej dokładny system.
Architektura MT-SAS
Nasz Multi-Task Self-Attention System opiera się na architekturze transformer, specjalnie zaprojektowanej dla wyzwań obrazowania medycznego. W przeciwieństwie do modeli jednozadaniowych, które analizują jeden aspekt anatomii kręgosłupa, MT-SAS przetwarza jednocześnie wiele struktur anatomicznych i pomiarów.
System wykorzystuje wspólne reprezentacje cech między zadaniami, pozwalając mu uczyć się wspólnych wzorców przy zachowaniu specjalistycznej wiedzy specyficznej dla zadania. To podejście nie tylko poprawia dokładność, ale także zmniejsza wymagania obliczeniowe w porównaniu z uruchamianiem wielu oddzielnych modeli.
Kluczowe cechy
Uczenie wielozadaniowe
Jednoczesna analiza kręgów, dysków i kanału kręgowego w jednym przebiegu
Mechanizm samo-uwagi
Zaawansowane mechanizmy uwagi skupiające się na istotnych strukturach anatomicznych
Efektywne przetwarzanie
Zmniejszone obciążenie obliczeniowe w porównaniu z wieloma modelami jednozadaniowymi
Wstępne wyniki
Nasze początkowe eksperymenty na zbiorach danych MRI kręgosłupa pokazują obiecujące wyniki. MT-SAS osiąga konkurencyjną wydajność w poszczególnych zadaniach, zapewniając jednocześnie korzyści wydajnościowe zunifikowanego systemu.
Szczególnie podekscytowani jesteśmy zdolnością modelu do wykorzystywania informacji między zadaniami. Na przykład, segmentacja kręgów korzysta z informacji o lokalizacji dysków, a pomiary kanału kręgowego poprawiają się, gdy są informowane przez analizę ogólnej struktury kręgosłupa.
Przyszłe kierunki
Te badania reprezentują tylko początek naszego wielozadaniowego podejścia do obrazowania kręgosłupa. Badamy, jak te techniki mogą być rozszerzone na dodatkowe struktury anatomiczne i wykrywanie patologii.
Naszym celem jest opracowanie kompleksowych systemów AI, które mogą zapewnić radiologom szczegółową, dokładną analizę przy jednoczesnym skróceniu czasu wymaganego do interpretacji MRI kręgosłupa.
Zespół RadLine
Budujemy rozwiązania AI dla wyzwań obrazowania kręgosłupa i poprawy efektywności diagnostycznej