Черников А.Д.
ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ И СВЁРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В КОМПЬЮТЕРНОМ ЗРЕНИИ. РОЛЬ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ И СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В АВТОМАТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ И МОНИТОРИНГЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ *
Аннотация:
в статье исследуется применение современных методов глубокого обучения, особенно свёрточных нейронных сетей, в области компьютерного зрения. Компьютерное зрение имеет важное значение в различных областях, таких как автоматическое распознавание объектов, сегментация изображений и анализ видео. В статье представлен обзор основных концепций глубокого обучения и описаны основные архитектуры свёрточных нейронных сетей, включая LeNet, AlexNet, VGG
Ключевые слова:
глубокое обучение, свёрточные нейронные сети, сегментация изображений
УДК 004
Черников А.Д.
студент
Московский государственный технический университет
имени Н.Э. Баумана
(г. Москва, Россия)
ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ И СВЁРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ
СЕТИ В КОМПЬЮТЕРНОМ ЗРЕНИИ. РОЛЬ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
И СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В АВТОМАТИЧЕСКОЙ
ДИАГНОСТИКЕ И МОНИТОРИНГЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ
Аннотация: в статье исследуется применение современных методов глубокого обучения, особенно свёрточных нейронных сетей, в области компьютерного зрения. Компьютерное зрение имеет важное значение в различных областях, таких как автоматическое распознавание объектов, сегментация изображений и анализ видео. В статье представлен обзор основных концепций глубокого обучения и описаны основные архитектуры свёрточных нейронных сетей, включая LeNet, AlexNet, VGG.
Ключевые слова: глубокое обучение, свёрточные нейронные сети, сегментация изображений.
Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, который основан на идеях искусственных нейронных сетей с большим количеством слоев. В последние годы глубокое обучение стало ключевой техникой в области анализа изображений и достигло значительных успехов благодаря своим уникальным преимуществам. Современные технологии искусственного интеллекта активно развиваются в нескольких направлениях, одним из которых является компьютерное зрение [1].
Высокая производительность: Глубокие нейронные сети позволяют достигать высокой производительности в задачах анализа изображений. Благодаря множеству слоев, эти сети способны автоматически извлекать иерархические признаки из изображений, начиная с простых форм и текстур и заканчивая более абстрактными понятиями, такими как объекты и их характеристики.
Автоматическое обучение признакам, в отличие от традиционных методов анализа изображений, которые требуют ручной разработки признаков, глубокое обучение позволяет автоматически изучать признаки из данных. Нейронные сети способны обнаруживать сложные закономерности и зависимости, которые могут быть сложными для формализации вручную.
Масштабируемость: Глубокое обучение демонстрирует отличную масштабируемость на больших объемах данных. С развитием вычислительной мощности и доступности огромных наборов данных, глубокие нейронные сети становятся все более эффективными в решении сложных задач анализа изображений, таких как распознавание объектов, сегментация изображений и классификация.
Обобщающая способность: Глубокие нейронные сети обладают способностью обобщать свои знания и применять их к новым, ранее не виденным данным. Это означает, что модели, обученные на одних изображениях, могут успешно работать на новых, незнакомых данных. Это свойство делает глубокое обучение мощным инструментом в анализе изображений, где требуется способность к обобщению.
Применимость в различных задачах: Глубокое обучение и свёрточные нейронные сети применимы во многих задачах анализа изображений, включая распознавание и классификацию объектов, детектирование и трекинг объектов, сегментацию изображений, реконструкцию и генерацию изображений, а также в анализе видео и многих других областях.
В целом, глубокое обучение представляет собой мощный подход в анализе изображений, который обеспечивает высокую производительность, автоматическое обучение признакам и обобщающую способность. Преимущества глубокого обучения делают его незаменимым инструментом для решения разнообразных задач в области компьютерного зрения.
Сверточная нейронная сеть (англ. – CNN или ConvNet) является частным случаем искусственных нейронных сетей глубокого обучения (англ. – deep learning) [2].
LeNet, или LeNet-5, является одной из первых успешных архитектур свёрточных нейронных сетей, разработанных Яном Лекуном и его коллегами в конце 1980-х и начале 1990-х годов. LeNet была изначально предназначена для задачи распознавания рукописных цифр и стала одной из первых моделей, которые продемонстрировали эффективность глубокого обучения в компьютерном зрении.
Архитектура LeNet состоит из нескольких последовательных слоев, каждый из которых выполняет определенную функцию.
LeNet демонстрировала хорошую производительность в задачах распознавания рукописных цифр и стала отправной точкой для дальнейшего развития свёрточных нейронных сетей. Она подтвердила принципы глубокого обучения, показав, что свёрточные нейронные сети способны эффективно извлекать признаки из изображений и решать сложные задачи компьютерного зрения.
С течением времени архитектуры свёрточных нейронных сетей, включая LeNet, были доработаны и улучшены, что привело к созданию более сложных и эффективных моделей, таких как AlexNet, VGG и другие, которые сейчас широко используются в области компьютерного зрения.
AlexNet является одной из наиболее важных и влиятельных архитектур свёрточных нейронных сетей, разработанных Алексеем Кравцовым (Alex Krizhevsky) и его коллегами в 2012 году. Она получила название "AlexNet" в честь главного автора. При глубоком обучении изображения передаются напрямую, а свёрточные слои выделяют признаки, которые после отбора передаются в полностью связанные слои для дальнейшей классификации [3].
AlexNet привлекла широкое внимание в области компьютерного зрения, поскольку она значительно превзошла предыдущие модели в конкурсе ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2012, где задачей было классифицировать изображения на тысячи различных категорий. Благодаря своей глубокой архитектуре и инновационным методам, AlexNet продемонстрировала значительный прогресс в области компьютерного зрения и стала отправной точкой для развития более сложных моделей, таких как VGG.
VGG (Visual Geometry Group) - это архитектура свёрточных нейронных сетей, разработанная исследовательской группой Visual Geometry Group при Университете Оксфорд. VGG была представлена в 2014 году и получила широкое признание благодаря своей простоте и эффективности. VGG показала отличные результаты в ряде задач компьютерного зрения, включая классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию.
Современная медицина переживает значительные трансформации благодаря использованию передовых технологий и разработке инновационных систем диагностики и мониторинга. Одной из самых перспективных областей является применение глубокого обучения и сверточных нейронных сетей в области компьютерного зрения. Новая идея состоит в создании автоматической системы, которая позволит анализировать медицинские изображения с высокой точностью, обнаруживать характерные паттерны, аномалии и структуры, связанные с различными заболеваниями.
Детали и модификации:
Разработанная система будет базироваться на алгоритмах глубокого обучения, позволяющих анализировать различные типы медицинских изображений, включая рентгеновские снимки, снимки МРТ, УЗИ и другие. Она будет обучена распознавать признаки и паттерны, характерные для конкретных заболеваний. Это позволит системе предоставлять более точные результаты, сокращая время, затрачиваемое на диагностику, и помогая врачам принимать информированные решения.
Интерфейс для врачей:
Для обеспечения эффективного использования разработанной системы предусмотрен удобный интерфейс, предоставляющий врачам детальные результаты анализа. Интерфейс позволит выделить области на изображениях, связанные с заболеваниями, а также давать рекомендации по возможным диагнозам и лечению. Такой подход поможет врачам принимать более обоснованные решения и сократить время, затрачиваемое на анализ медицинских изображений.
Расширение функционала:
Разработанная система может быть дополнена функциями мониторинга и прогнозирования прогрессии заболеваний. Она способна анализировать последовательные медицинские изображения, полученные в разные моменты времени, и предоставлять информацию о динамике заболевания и его изменениях. Такой подход позволит врачам более эффективно контролировать состояние пациентов и принимать соответствующие меры.
Автоматизированный скрининг:
Одним из важных преимуществ системы является возможность автоматического скрининга большого объема медицинских изображений. Это поможет выделить потенциально аномальные случаи и позволит врачам сконцентрироваться на более критических случаях. Особенно ценно это будет в больницах и клиниках, где число специалистов ограничено.
Конфиденциальность и безопасность:
Система обязана обеспечивать высокий уровень конфиденциальности и безопасности данных пациентов. Все процессы должны соответствовать нормам и регуляциям в области защиты персональных данных, чтобы предотвратить несанкционированный доступ и обеспечить сохранность информации.
Интеграция с электронной медицинской записью (ЭМР):
Интеграция системы с электронной медицинской записью позволит предоставить более полное и связанное представление медицинской информации о пациенте. Врачи смогут получить доступ к истории пациента, предыдущим медицинским изображениям и результатам анализов, что значительно повысит точность диагностики и мониторинга.
Обучение на больших данных:
Чтобы достичь высокой точности и надежности, система должна быть обучена на больших наборах медицинских изображений и ассоциированных данных. Для этого можно использовать агрегированные данные из различных медицинских учреждений или установить партнерство с исследовательскими центрами и университетами.
Масштабируемость и доступность:
Одной из важных задач при разработке системы является ее масштабируемость и доступность для широкого круга медицинских учреждений и пациентов. Решение этой задачи может включать разработку облачных решений или использование высокопроизводительных вычислительных ресурсов, обеспечивающих высокую производительность и доступность системы.
Постоянное обновление и развитие:
Область глубокого обучения и компьютерного зрения активно развивается, поэтому постоянное обновление и развитие системы являются необходимыми. Важно поддерживать модели и алгоритмы в соответствии с последними достижениями в этой области, чтобы система оставалась актуальной и эффективной.
Внедрение системы автоматической диагностики и мониторинга заболеваний на основе глубокого обучения и сверточных нейронных сетей в медицину открывает новые возможности для повышения точности и эффективности диагностики, а также улучшения качества медицинского ухода. Эта инновационная технология поможет врачам в более быстрой и точной диагностике, особенно в удаленных и недостаточно обслуживаемых районах, где доступ к квалифицированным специалистам ограничен. Она также способствует повышению эффективности работы медицинских учреждений и улучшению результатов лечения пациентов. Предстоящее развитие и интеграция этой технологии в медицинскую практику обещают значительные преимущества для общества в целом.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Номер журнала Вестник науки №9 (66) том 2
Ссылка для цитирования:
Черников А.Д. ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ И СВЁРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В КОМПЬЮТЕРНОМ ЗРЕНИИ. РОЛЬ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ И СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В АВТОМАТИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ И МОНИТОРИНГЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ // Вестник науки №9 (66) том 2. С. 201 - 208. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/9952 (дата обращения: 17.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+