Proiectarea unei metodologii de prelucrare a imaginilor mamografice pe baza tehnicilor de învățare profundă


Rezumat

Deep Învățarea este un sub-câmp în cadrul învățării mașinilor care utilizează algoritmi de învățare diferiți pentru a modela abstracții la nivel înalt în date utilizând arhitecturi ierarhice, cunoscute sub numele de rețele neuronale adânci (DNN). Printre algoritmii multipli care pot fi găsiți, există unele rețele neuronale convoluse (CNN), auto-coderi și rețele recurente (RNN), care pot fi de mare ajutor atunci când analizează imaginile medicale. Potențialul mare pe care îl au aceste tehnici pentru analiza imaginii medicale se află la viteza și eficiența lor odată ce au o cantitate mare de date. Utilizarea sa poate fi aplicată sarcinilor la fel de diverse ca detectarea și segmentarea tumorilor, precum și monitorizarea și controlul acestora; Vizualizarea și cuantificarea fluxului sanguin sau la crearea sistemelor de ajutor pentru interpretarea rezultatelor medicale. Prin urmare, este logic să credem că în viitor vor fi tehnici din ce în ce mai folosite, devenind multe dintre aceste sarcini ceva tipic unui computer. Obiectivele acestei lucrări finale sunt următoarele: – introducerea la învățarea profundă și diferiții algoritmi care sunt utilizați în prezent, evidențiind avantajele și dezavantajele acestora. – Revizuirea stadiului tehnicilor de învățare profundă utilizate pentru analiza imaginilor medicale, precum și identificarea domeniilor medicale în care acești algoritmi pot fi utili. – identificarea algoritmilor de învățare profundă care pot fi utilizați în analiza imaginilor mamifere. – proiectarea unei metodologii specifice pentru prelucrarea imaginilor mamifere folosind tehnicile menționate. Pentru aceasta, se va efectua un studiu larg al stadiului de arta diferitelor algoritmi de învățare profundă și utilizările sale în analiza imaginii medicale. De asemenea, veți lucra în familiarizare cu unii dintre algoritmi mai direct legați de segmentarea imaginii, datorită aplicabilității sale la detectarea masei și a microcalcificărilor în mamografia digitală, care va fi de importanță vitală în metodologia proiectată. Pentru aceasta vor fi utilizate diferite surse bibliografice de referință. Pentru a termina, cu acest proiect doriți să indicați mai multe aplicații care au algoritmi de învățare profundă în medicină și evidențiază faptul că utilizarea lor va ajuta medicii să ia decizii mai bune, precum și să îmbunătățească rezultatele medicale atât din punct de vedere al timpului, cât și al eficienței.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *