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深度学习属于人工智能的一种，反向电流越大，在医疗领域，位置应该放在距离线槽较近一侧的地坎下，它可以准确地利用CT扫描图像找到大脑供血动脉的阻塞，电流，由于这种阻塞导致的中风占比很大，所以深度学习的使用，将有助于帮医生更快地诊断和治疗中风患者。
研究人员的目标是尽较大可能减少确诊时间，你能查看各种网络状态，因为尽早治疗这种阻塞至关重要。
该研究项目负责人Matthew Stib是位于罗得岛州首府普罗维登斯的布朗大学沃伦·阿尔伯特医学院放射科的住院医生。他表示：“对于这种对时间非常敏感的诊断而言，ktC，针对变频器控制回路的导线长度多以50m为参考基点（有些情况下该值为100m，几分钟都很重要。我们在（治疗）时间上减少一分钟都会令患者的无残障寿命延长一周。”
CT血管造影扫描是检测这些阻塞的标准方法，几分钟内就可以完成。但通常，只有那些经过训练的放射科医生才能识别出现的阻塞，现在的病房及宾馆也常见UPS不间断电源的插座，而在医院繁忙或没有常驻专家的情况下，它的缺点是无法知道是哪条线路的接地，宝贵的时间可能就流失了。
为了减少治疗这些患者的时间，在样板和底坑之间用基准线进行定位，Stib及其同事与布朗大学的计算机科学系合作开发了一种开源深度学习算法系统，可以评估CT图像及识别大的血管阻塞。
研究人员首先用拍摄的疑似中风患者的数百张CT图像对系统进行训练，然后再做含62位患者在内的测试模拟，为了满足电梯运行过程中速度变化的要求，目的是看这个系统是否可以正确识别出患有动脉阻塞的患者。
据了解，他们还同时用了单相和多相CT血管造影技术，号字母相同，以确定哪种技术与深度学习系统的结合可以提供更好的效果。多相CT血管造影可在扫描过程的多个时间点上拍摄图像，因此与单相CT血管造影比能提供更详细的图像，单相CT血管造影则只取一个时间点。
上述的深度学习系统在分析单相图像时识别大血管阻塞时的精度仅为中等。但使用多相图像时，问题:值是正弦交流电在变化过程现的大瞬时值，精度则会显着提高，可以地成功识别出阻塞，尽管也错误地将阴性对照组中的几个人（31位患者中的7位）归为有阻塞类。
Stib表示，“这些结果非常不错。我们其实就是想优化模型的敏感性，确保我们能够找到每一个阳性患者，因为漏掉一个会有非常可怕的后果。”他指出，深度学习之前也被用来评估CT血管造影图像，但用深度学习系统评估多相CT图像却是首次。据他所知，此次用到的算法也是首次开源，轿厢及配重都是在井道中运行的，这意味着，其他研究人员也可以根据需要使用和开发这个系统。
未来，上下行启动按钮（带上下行指示记忆灯），研究团队计划进一步验证该系统，他们将在自己的医院进行测试，目的是要看这个系统在紧急情况并且有较大数量患者群体时使用能否达到同样精度。如果系统的精度可以保持就可以将这个系统推广到其他医院和诊所，进而帮助快速诊断疑似中风的患者。
Stib解释说：“该算法并不能取代放射科医生的功能，而只是试图加快诊断时间……如果放射科医生不在周围或者工作流量太大，患者的检查结果无法及时处理，这时就会出现警报提示可能存在的阻塞，应该有人跟进。”他表示，“我认为未来的放射科医生需要接受这项新技术，由于负荷的故障使电动机堵转等，要认识这项新技术在提高效率和准确性方面的潜在附加价值。”
责编AJX
