Распознавание переломов передних конечностей.

Медицина и здравоохранение — одни из важных сфер применения новых технологий. Системы на базе машинного обучения участвуют во многих аспектах этих отраслей: от диагностики и лечения тяжелых заболеваний до создания новых лекарственных препаратов.

Главным преимуществом внедрения искуственного интелека (ИИ) в медицину является повышение точности диагностики заболеваний, в том числе на ранних стадиях. Анализ новыми технологиями снимков рентгена, МРТ (магнитно-резонансной томографии), КТ (компьютерной томографии) позволяет быстрее и проще определять наличие патологий и ставить диагнозы.

Одним из ключевых направлений, в котором ИИ особенно показывает свою эффективность, является обработка медицинских изображений. Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) в частности, стали неотъемлемой частью инструментария специалистов в области медицинской диагностики, благодаря своей способности к анализу и интерпретации сложных изображений с высокой точностью.

Весь текст будет доступен после покупки

Медицина и здравоохранение — одни из важных сфер применения новых технологий. Системы на базе машинного обучения участвуют во многих аспектах этих отраслей: от диагностики и лечения тяжелых заболеваний до создания новых лекарственных препаратов.

Главным преимуществом внедрения искуственного интелека (ИИ) в медицину является повышение точности диагностики заболеваний, в том числе на ранних стадиях. Анализ новыми технологиями снимков рентгена, МРТ (магнитно-резонансной томографии), КТ (компьютерной томографии) позволяет быстрее и проще определять наличие патологий и ставить диагнозы.

Одним из ключевых направлений, в котором ИИ особенно показывает свою эффективность, является обработка медицинских изображений. Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) в частности, стали неотъемлемой частью инструментария специалистов в области медицинской диагностики, благодаря своей способности к анализу и интерпретации сложных изображений с высокой точностью.

Весь текст будет доступен после покупки

1. МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

1.1 Метод главных компонент

Метод главных компонент (PCA) - это статистический метод, используемый для уменьшения размерности большого набора данных при сохранении большей части важной информации. Основная идея заключается в том, чтобы найти новые оси (главные компоненты), вдоль которых данные имеют наибольшую дисперсию. Главные компоненты выражаются как линейные комбинации исходных переменных , которые имеют максимальное собственное значение ковариационной матрицы (пример Рис 1.1)

Рис 1.1 Пример главных компонент некоторого набора данных

Применение метода главных компонент позволяет уменьшить размерность исходных данных, что способствует более эффективной обработке и анализу данных. Это особенно полезно в случае, когда исходные данные содержат большое количество признаков или когда требуется сократить объем вычислений без потери информации. Суть метода заключается в том, что данные проецируются на новые оси (главные компоненты), которые ортогональны друг другу и упорядочены по убыванию дисперсии данных. Таким образом, первая главная компонента описывает большую часть изменчивости данных, вторая - следующую по величине часть, и так далее. При снижении размерности данных можно оставить только первые несколько главных компонент, удалив менее значимые признаки.

Проще говоря, РСА помогает выявить закономерности и взаимосвязи в данных, определяя основные факторы, которые наиболее важны для объяснения вариаций в данных. Для этого исходные данные преобразуются в новую систему координат, которая соответствует направлениям максимальной вариации в данных.
Основные шаги алгоритма PCA:
Вначале данные должны быть нормализованы, иначе говоря каждое измерение должно иметь нулевое среднее и единичное стандартное отклонение.
Вычисление ковариационной матрицы, которая показывает как различные измерения данных связаны между собой
У данной матрицы каждый (i, j) - элемент является корреляцией признаков X_i ,X_j. Для этого используем формулу ковариации:
Cov(X_i,X_j ) = E[(X_i - E(X_i )) * (X_j - E(X_j ))] = E(X_i* X_j ) - E(X_i ) * E(X_j )
Нахождение собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы: собственные значения указывают направление главных компонент, а собственные значения указывают, сколько дисперсии данных объясняет каждая главная компонента.
Сортировка собственных векторов: вектора сортируются по убыванию их собственных значений.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Алгоритмы распознавания объектов / А. А. Цветков, Д. К. Шорох, М. Г. Зубарева [и др.]. // Технические науки: проблемы и перспективы : материалы IV Междунар. науч. конф.- Санкт-Петербург : Свое издательство, 2016. - С. 20-28
2. Никитин, А. А. Процесс распознавания изображения нейронной сетью / А. А. Никитин, Н. И. Лиманова. // Молодой ученый. - 2020. - № 47 (337). - С. 23-25
3. Гудфеллоу, Я. Глубокое обучение / Ян Гудфеллоу, Иошуа Бенджио, Аарон Курвилль ; [пер. с англ. А. А. Слинкина]. - Москва : ДМК Пресс, 2018. - 651 с
4. habr.com: метод главных компонент: [сайт]. – 2018. – URL: https://habr.com/ru/articles/304214/ (дата обращения: 17.03.2024). – Режим доступа: общий. – Текст: электронный.
5. habr.com: обзор функций активаций: [сайт]. – 2024. – URL:https://habr.com/ru/articles/727506/ (дата обращения: 17.03.2024). – Режим доступа: общий. – Текст: электронный.
6. Рашид, Т.Создаем нейронную сеть / Тарик Рашид – Санкт-Петербург : ООО -Альфа-книга?,2017. — 272 с.
7. Рашка, С.. Python и машинное обучение / Себастьян Рашка; [пер. с англ. А. Логунов]. - Москва : ДМК Пресс, 2017. - 420 с
8. kaggle.com: Bone Fracture Detection: Computer Vision Project: [сайт]. – 2023. – URL: https://www.kaggle.com/datasets/pkdarabi/bone-fracture-detection-computer-vision-project (дата обращения: 14.05.2024). – Режим доступа: общий. – Текст: электронный.

Весь текст будет доступен после покупки