کاربرد هوش مصنوعی در رادیولوژی و تشخیص شکستگی
به منظور بررسی بهتر فرایندی به نام یادگیری انتقال استفاده می شود. این فرایند بکارگیری ویژگی های بسیار تصفیه شده از CNN های بزرگ آموزش دیده موجود و استفاده از این موارد به عنوان نقطه شروع آموزش یک مدل جدید برای انجام کاری متفاوت است.شبکه‌های عصبی پیچشی یا همگشتی (به انگلیسی: convolutional neural network) (مخفف انگلیسی: CNN یا ConvNet) رده‌ای از شبکه‌های عصبی ژرف هستند که معمولاً برای انجام تحلیل‌های تصویری یا گفتاری در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.ساختار شبکه‌های پیچشی از فرایندهای زیستی قشر بینایی گربه الهام گرفته‌شده‌است. این ساختار به گونه‌ای است که تک‌نورون‌ها تنها در یک ناحیه محدود به تحریک پاسخ می‌دهند که به آن ناحیه پذیرش گفته می‌شود. نواحی پذیرش نورون‌های مختلف به صورت جزئی با هم همپوشانی دارند به گونه ای که کل میدان دید را پوشش می‌دهند.شبکه‌های عصبی پیچشی نسبت به بقیه رویکردهای دسته‌بندی تصاویر به میزان کمتری از پیش‌پردازش استفاده می‌کنند. این امر به معنی آن است که شبکه معیارهایی را فرامی‌گیرد که در رویکردهای قبلی به صورت دستی فراگرفته می‌شدند. این استقلال از دانش پیشین و دستکاری‌های انسانی در شبکه‌های عصبی پیچشی یک مزیت اساسی است.تا کنون کاربردهای مختلفی برای شبکه‌های عصبی از جمله در بینایی کامپیوتر، سیستم‌های پیشنهاددهنده و پردازش زبان طبیعی پیشنهاد شده‌اند. این ویژگی‌ها را می‌توان به عنوان عناصر اصلی برای ساخت تصاویر مانند خطوط و منحنی‌ها تصور کرد که نشان داده شده‌ تا در بسیاری از امور شناسایی تصویر بکار برده شوند. این روش می تواند به میزان قابل توجهی نیازهای محاسباتی مورد نیاز برای آموزش شبکه را کاهش دهد و مزایای بسیاری در مقایسه با آموزش CNN از تراشه دارد. با وجود در دسترس بودن مقادیر گسترده‌ای از داده‌های تصویر، یادگیری انتقال در محیط‌های بالینی نسبتاً کم مورد استفاده قرار گرفته است. دو مقاله چاپ شده اخیر نشان داده است که انتقال یادگیری از CNN های آموزش دیده می‌تواند نتایج تشخیصی در مورد انسان را در دسته بندی ضایعات پوستی و در شناسایی بیماری در تصاویر دیجیتال شبکیه ایجاد کند.
مهندسی بافت عصبی
سیستم عصبی به دو بخش تقسیم می‌شود: CNS و PNS. CNS شامل مغز و نخاع است، در حالی که PNS شامل اعصابی است که از مغز و نخاع منشأ می‌گیرد و بقیه بدن را از به حرکت درمیاورد. نیاز به مهندسی بافت عصبی ناشی از دشوار بودن بازسازی مجدد سلول‌های عصبی و بافت‌های عصبی بعد از رخ دادن آسیب عصبی است. PNS برخی قابلیت‌های بازسازی سلول‌های عصبی را دارد اما به صورت محدود. یافته‌های تشکیل بافت عصبی سلول‌های بنیادی بزرگسالان در CNS در کالبدشکافی بافت عصبی، ناحیه سابونتوکرال (SVZ) و نخاع دیده می‌شود. آسیب‌های ناشی از CNS می‌تواند ناشی از سکته مغزی، اختلالات از بین برنده عصب، ضربه روحی یا هر گونه بیماری مغزی غیرروانی باشد. تعدادی روش که در حال حاضر برای درمان آسیب‌های ناشی از CNS مورد بررسی قرار می‌گیرند عبارتند از: کاشت سلول‌های بنیادی مستقیماً در محل آسیب، تحویل عامل‌های شیمیایی مورفوژن به محل جراحت یا رشد سلول‌های عصبی در شرایط آزمایشگاهی با سلول‌های بنیادی عصبی یا سلول‌های نمونه پیشرو در یک چهارچوب ۳ بعدی. استفاده پیشنهادی از چهارچوب‌های فیبری پلیمر الکترو اسپون برای زیربناهای اصلاح عصبی به حداقل سال ۱۹۸۶ در یک برنامه کاربردی NIH SBIR از Simon برمی گردد. برای PNS، یک عصب جدا شده می‌تواند با استفاده از پیوند یا هدایت عصب موجود از طریق یک کانال مجدداً برقرار شود و حرکت کند.