NYU ha presentato Neuro-JEPA per l'analisi delle immagini di risonanza magnetica del cervello

Ricercatori della NYU Langone Health hanno rilasciato Neuro-JEPA - un modello 3D specializzato basato sull'architettura Vision Transformer, progettato per l'elaborazione dei dati di neuroimmagini. Il modello è stato pre-addestrato su un set di 1,55 milioni di scansioni MRI del cervello.

L'architettura del modello è orientata all'analisi multimodale delle immagini mediche. Durante il test, il sistema ha dimostrato un'elevata precisione, mostrando risultati eccellenti in 47 diverse attività di analisi dei dati, tra cui la classificazione delle patologie e la segmentazione delle strutture cerebrali.

Lo sviluppo utilizza i principi dell'autoapprendimento per estrarre caratteristiche dai dati medici tridimensionali, consentendo al modello di lavorare efficacemente con le strutture anatomiche senza la necessità di annotare ogni singola immagine. I pesi del modello e la documentazione sono disponibili per i ricercatori in accesso aperto sulla piattaforma Hugging Face.

L'implementazione di modelli simili riduce il tempo di preparazione degli strumenti diagnostici, automatizzando l'elaborazione iniziale di grandi volumi di dati clinici. L'utilizzo di 3D-transformer nella neuroimmagine consente di considerare le connessioni spaziali tra le sezioni del cervello, che sono spesso trascurate nell'analisi dei tagli 2D.