แม้ว่าการพัฒนาของทารกในครรภ์จะเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและอ่อนไหวต่อการรบกวนทางพันธุกรรม สิ่งแวดล้อม และเมตาบอลิซึม แต่การฝังหลักการทางฟิสิกส์เข้าไปในโครงข่ายประสาทเทียมนั้นมีประโยชน์อย่างยิ่ง เช่น การฝังสมมาตรซ้าย-ขวาของศีรษะทารก ทำให้โมเดลสามารถระบุทิศทางของสมองได้อย่างถูกต้อง
ผู้พัฒนา แม้จะไม่มีพื้นฐานด้านฟิสิกส์ แต่ก็สามารถทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญเพื่อทำให้เกิดความก้าวหน้า โดยงานนี้ได้ผสานแนวคิดทางเรขาคณิตเข้ากับ Deep Learning เพื่อปรับปรุงการถ่ายภาพ MRI ทารกในครรภ์
ผู้เชี่ยวชาญระบุว่างานของนี้จะช่วยทำให้การถ่ายภาพ MRI สมองทารกเป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยให้การสแกนรวดเร็วและสะดวกสบายขึ้นสำหรับคุณแม่ และให้ภาพที่มีคุณภาพสูงสำหรับรังสีแพทย์ในการแปลผล นอกจากนี้ แนวคิด E(3)-Pose ยังสามารถนำไปใช้กับการถ่ายภาพกายวิภาคที่ยากต่อการจับภาพ หรือแม้แต่ในระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติได้ด้วย
ศัพท์ที่ควรรู้
- Fetus – ทารกในครรภ์ คือตัวอ่อนของมนุษย์ที่กำลังพัฒนาอยู่ภายในมดลูกของมารดา
- Symmetry – สมมาตร คือคุณสมบัติทางเรขาคณิตที่ทำให้เกิดความสมดุลของโครงสร้าง
- Neural Network – โครงข่ายประสาทเทียม คือแบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบการทำงานของสมองในการเรียนรู้
- MRI – Magnetic Resonance Imaging คือเทคนิคการถ่ายภาพทางการแพทย์ที่ใช้สนามแม่เหล็กในการสร้างภาพอวัยวะภายใน
- Equivariance – Equivariance คือคุณสมบัติที่ทำให้การเปลี่ยนแปลงของอินพุตส่งผลลัพธ์ที่คาดการณ์ได้ในเอาต์พุต
ที่มา: news.mit.edu