Тег: класифікація зображень

Класифікація гістологічних зображень раку простати

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Класифікація гістологічних зображень раку простати//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2021. - №10. - https://nauka-online.com/ru/publications/other/2021/10/18-5/

Аннотация: (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.

Исследование капсульных нейронных сетей как нового подхода к решению задачи по распознаванию изображений

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Исследование капсульных нейронных сетей как нового подхода к решению задачи по распознаванию изображений//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2018. - №8. - https://nauka-online.com/ru/publications/information-technology/2018/8/issledovanie-kapsulnyh-nejronnyh-setej-kak-novogo-podhoda-k-resheniyu-zadachi-po-raspoznavaniyu-izobrazhenij-2/

Аннотация: Основная идея работы базируется на представленной в 2017 году исследователем Джефри Хинтоном новой концепции капсульных нейронных сетей. Проведено детальное исследование базовой идеи капсул, математической составляющей и архитектуры капсульных сетей. Сделаны основательные выводы об их основных преимуществах и недостатках относительно классических свёрточных сетей.

Анализ основных проблем свёрточных нейронных сетей при решении задачи по распознаванию изображений

Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Анализ основных проблем свёрточных нейронных сетей при решении задачи по распознаванию изображений//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2018. - №8. - https://nauka-online.com/ru/publications/information-technology/2018/8/analiz-osnovnyh-problem-svyortochnyh-nejronnyh-setej-pri-reshenii-zadachi-po-raspoznavaniyu-izobrazhenij/

Аннотация: В работе исследованы выявленные проблемы в современных свёрточных нейронных сетях при распознавании изображений. Проведён анализ базовых принципов и архитектурных составляющих свёрточных сетей. Обоснована необходимость создания нового типа роутинга между слоями сети вместо существующего метода субдискретизации.

Подготовьте

научную статью на актуальную тему

Отправьте

научную статью на e-mail: editor@inter-nauka.com

Читайте

Вашу статью на сайте нашего журнала