Tag: глибинне навчання

Класифікація гістологічних зображень раку простати

Автор:

Бібліографічний опис статті:

. Класифікація гістологічних зображень раку простати//Наука онлайн: Міжнародний електронний науковий журнал - 2021. - №10. - https://nauka-online.com/publications/other/2021/10/18-5/

Анотація: 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.

Дослідження капсульних нейронних мереж як нового підходу до вирішення задачі з розпізнавання зображень

Автор:

Бібліографічний опис статті:

. Дослідження капсульних нейронних мереж як нового підходу до вирішення задачі з розпізнавання зображень//Наука онлайн: Міжнародний електронний науковий журнал - 2018. - №8. - https://nauka-online.com/publications/information-technology/2018/8/issledovanie-kapsulnyh-nejronnyh-setej-kak-novogo-podhoda-k-resheniyu-zadachi-po-raspoznavaniyu-izobrazhenij-2/

Анотація: Основна ідея роботи базується на представленій у 2017 році дослідником Джефрі Хінтоном концепції капсульних нейронних мереж. Проведено детальне дослідження базової ідеї капсул, математичної складової та архітектури капсульних мереж. Зроблено ґрунтовні висновки про їх основні переваги та недоліки відносно класичних згорткових мереж.

Аналіз основних проблем згорткових нейронних мереж при вирішенні задачі з розпізнавання зображень

Автор:

Бібліографічний опис статті:

. Аналіз основних проблем згорткових нейронних мереж при вирішенні задачі з розпізнавання зображень//Наука онлайн: Міжнародний електронний науковий журнал - 2018. - №8. - https://nauka-online.com/publications/information-technology/2018/8/analiz-osnovnyh-problem-svyortochnyh-nejronnyh-setej-pri-reshenii-zadachi-po-raspoznavaniyu-izobrazhenij/

Анотація: У роботі досліджено виявлені проблеми у сучасних згорткових нейронних мережах при розпізнаванні зображень. Проведено аналіз базових принципів та архітектурних складових згорткових мереж. Обґрунтовано необхідність створення нового типу роутингу між шарами мережі замість існуючого методу агрегування.

Підготуйте

наукову статтю на актуальну тему, відповідно до роздлів журналу

Відправте

наукову статтю на e-mail: editor@inter-nauka.com

Читайте

Вашу статтю на сайті нашого журналу та отримайте сертифікат