Tag: класифікація зображень

Класифікація гістологічних зображень раку простати

Author:

Bibliographic description of the article for the citation:

. Класифікація гістологічних зображень раку простати//Science online: International Scientific e-zine - 2021. - №10. - https://nauka-online.com/en/publications/other/2021/10/18-5/

Annotation: (Українська) Щорічно повідомляється більше 1 мільйона нових діагнозів, рак простати є другим за поширеністю онкологічним захворюванням серед чоловіків у всьому світі, що призводить до понад 350 000 смертей щорічно. Класичним методом діагностики та прогнозування є система оцінки Глісона. У цьому процесі патологоанатоми вручну аналізують зразки біопсії простати під мікроскопом, що займає багато часу і не виключає ризику отримання невірного результату. Для допомоги патологоанатомам були розроблені алгоритми глибокого навчання для виявлення раку. Багато сучасних моделей є згортковими нейронними мережами на основі патчів. Системи на основі патчів зазвичай вимагають детальних анотацій на рівні пікселів для ефективного навчання. Однак такі анотації рідко є доступними, на відміну від клінічних звітів патологів, які містять мітки на рівні слайдів. Таким чином, розробка алгоритмів, які не потребують ручних піксельних анотацій, але можуть використовувати лише клінічний звіт, була б значним прогресом у цій галузі. Проте ці анотації є важливими для надійної роботи систем комп'ютерної діагностики, оскільки вони дають пояснення результатів і дають впевненість патологоанатомам, що модель зосереджена на важливих ознаках зображення. Тому ми пропонуємо нову weakly-supervised модель глибокого навчання, основану на самонавчальних згорткових нейронних мережах, які використовують тільки глобальну оцінку Глісона гігапіксельних зображень під час навчання, щоб точно виконувати класифікацію патернів на рівні патчів. В цій статті ми пропонуємо використати підхід, який використовує самотреновані згорткові нейронні мережі на основі парадигми машинного навчання за набором зразків.

Research of the capsule neural networks as new approach to image recognition problem solution

Author:

Bibliographic description of the article for the citation:

. Research of the capsule neural networks as new approach to image recognition problem solution//Science online: International Scientific e-zine - 2018. - №8. - https://nauka-online.com/en/publications/information-technology/2018/8/issledovanie-kapsulnyh-nejronnyh-setej-kak-novogo-podhoda-k-resheniyu-zadachi-po-raspoznavaniyu-izobrazhenij-2/

Annotation: The main idea of ​​this work is based on the new concept of capsule neural networks presented by researcher Jeffrey Hinton in 2017. It was carried out the detailed research of basic capsules idea, mathematical component and architecture of capsule networks. The solid conclusions were done about their main advantages and disadvantages in comparison to classical convolutional networks.

Analysis of the basic problems of convolutional neural networks in image recognition problem solution

Author:

Bibliographic description of the article for the citation:

. Analysis of the basic problems of convolutional neural networks in image recognition problem solution//Science online: International Scientific e-zine - 2018. - №8. - https://nauka-online.com/en/publications/information-technology/2018/8/analiz-osnovnyh-problem-svyortochnyh-nejronnyh-setej-pri-reshenii-zadachi-po-raspoznavaniyu-izobrazhenij/

Annotation: The paper investigates the revealed problems in modern convolutional neural networks in the image recognition. It was carried out an analysis of basic principles and architectural components of convolutional networks. It was substantiated the necessity of creating a new type of routing between network layers instead of the existing pooling method.

Prepare

a scientific article on the current topic

Send

a scientific article to e-mail: editor@inter-nauka.com

Read

your article on the website of our magazine