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智能

相机不好卖,尼康与 Verily 合作筛查糖尿病相关眼病

黎方宇2017-01-04 14:11:20

尼康负责数字成像,Verily 负责机器学习

尼康公司及其子公司 Optos 要和 Verily 合作,一起做机器学习视网膜诊断了。

2017 年将是尼康成立第一百周年。随着单反销量大幅下滑,尼康在相机市场表现不尽人意。在16年11月发布的财报当中,尼康发布了一则重组公告,将千余名员工重新调配,削减半导体和相机业务人员,转往其它岗位。

其它岗位分布于尼康想要进入的 VR 领域与医疗领域相关的部门。前者的主打是 KeyMission 360 运动相机,后者则是与子公司 Optos 一起与 Verily 合作。

Optos 是英国一家视网膜成像公司。这家公司的超广域成像技术(Ultra Widefield)可以将视网膜面积的 80% 进行数字化成像。2015 年,尼康以 478 亿日元(约 4 亿美元)将该公司收购,计划将自身的图像处理技术与 Optos 的产品与技术结合起来。

而 Verily 就是那个做了防抖勺子的公司,也是之前 Google X 的生命科学部门,如今是 Alphabet 旗下的 Verily 生命科学公司

这次合作,他们将加强对糖尿病视网膜病变和黄斑水肿的诊断筛选过程。

这两种病均为糖尿病最常见的并发症之一,约三分之一的糖尿病患者会受到这种并发症的影响。这两种并发症的早期病变很容易筛查,只需要分析视网膜的影像结果就能发现。早期治疗也很简单,在玻璃体内注射药物,严重时采取激光治疗即可。

然而由于患病人数众多,医疗资源不足,如果要普遍地对这项指标进行筛查,仅美国一年就需要评估 3200 万份视网膜影像。很多患者未能定期检查,导致病变恶化甚至失明,这正是如今致盲的主要原因之一。

目前,合作的细节尚未披露。显然,尼康将提供光学成像设备与图像处理方面的技术支持。另一方面, Verily 将负责机器学习的事情。

此前,Google的 Gulshan 研究小组就利用深度学习完成了一项研究,他们尝试用人工智能对各阶段的糖尿病视网膜病变进行影像学诊断,研究成果发表在JAMA (《美国医学会杂志》)上,结论是经过 13 万份影像学习后的神经网络,对 1.3 万份影像的诊断与分级甚至略微优于参与这项实验的几位眼科医师。

深度学习是对人工神经网络的训练过程。人工神经网络并不能看出表面的视觉差异,它会对图像背后的数据进行反复地分析,组合低层的特征从而分辨抽象的高层属性。

为了辅助视网膜病变的诊断工作,Verily  将采用机器学习的技术,把视网膜的图像交给人工神经网络学习,让它学会健康与病变视网膜的差异,以提高对视网膜影像的分析效率,让医生早日介入避免患者失明。

微软也将在印度做类似的研究,叫做微软视力智能网络(Microsoft Intelligent Network for Eyecare,MINE),他们的重点是研究儿童的近视问题。

除了这项合作, Verily 在从 Google 独立出来的这一年相当繁忙:与 Dexcom 合作研发迷你血糖监测贴片,和爱尔康合作研发血糖监测隐形眼镜和隐形远视眼镜,研发健康监测手表,推出了 Liftware 防抖勺子二代,要做手术机器人,和药企赛诺菲和 GSK 合作,还释放了不育的雄蚊子,以减少各种病菌的传播。

题图:PEXELS

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