Een nieuwe manier om de AI achter deepfakes te gebruiken, kan de diagnose van kanker verbeteren

Categorie: Kunstmatige intelligentie Geplaatst 05 juli

Generatieve vijandige netwerken, de algoritmen die verantwoordelijk zijn voor deepfakes, hebben de laatste tijd een beetje een slechte rap ontwikkeld. Maar hun vermogen om zeer realistische beelden te synthetiseren, zou ook belangrijke voordelen kunnen hebben voor medische diagnoses.

Deep-learning algoritmen zijn uitstekend in het matchen van patronen in afbeeldingen; ze kunnen worden getraind om verschillende soorten kanker op te sporen in een CT-scan, ziekten te onderscheiden in MRI's en afwijkingen op een röntgenfoto te identificeren. Maar vanwege privacyoverwegingen beschikken onderzoekers vaak niet over voldoende trainingsgegevens. Dit is waar GAN's van pas komen: ze kunnen meer medische beelden synthetiseren die niet te onderscheiden zijn van de echte, waardoor een dataset effectief wordt vermenigvuldigd tot de benodigde hoeveelheid.

Er is echter nog een andere uitdaging. Deep-learning algoritmen moeten trainen op afbeeldingen met een hoge resolutie om de beste voorspellingen te produceren, maar het synthetiseren van dergelijke afbeeldingen met een hoge resolutie, vooral in 3D, kost veel rekenkracht. Dat betekent dat er speciale en dure hardware voor nodig is, waardoor grootschalig gebruik in ziekenhuizen onpraktisch is.

Dus onderzoekers van het Instituut voor Medische Informatica aan de Universiteit van Lübeck stelde een nieuwe aanpak voor om het proces veel minder intensief te maken. Ze deelden het op in fasen: de GAN genereert eerst het hele beeld in lage resolutie en genereert vervolgens de details met de juiste resolutie, kleine sectie per keer. Door middel van experimenten toonden de onderzoekers niet alleen aan dat hun methode realistische 2D- en 3D-beelden met hoge resolutie genereerde met weinig rekenkracht, maar dat de uitgaven ook constant bleven, ongeacht de beeldgrootte.

Meld u aan voor onze Webby-genomineerde AI-nieuwsbrief The Algorithm om meer van dit soort verhalen rechtstreeks in uw inbox te ontvangen. Het is gratis.