Глубокое обучение и свёрточные нейронные сети в компьютерном зрении. Роль глубокого обучения и сверточных нейронных сетей в автоматической диагностике и мониторинге заболеваний

Размещено на http://allbest.ru

Московский государственный технический университет

имени Н.Э. Баумана

Глубокое обучение и свёрточные нейронные сети в компьютерном зрении. Роль глубокого обучения и сверточных нейронных сетей в автоматической диагностике и мониторинге заболеваний

Черников А.Д. студент

г. Москва, Россия

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. автоматизированный свёрточный нейронный

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

1. Development of artificial intelligence. Available at: https://www.economy.gov.ru/material/departments/d01/razvitie_iskusstvennogo_intel lekta [06 April 2021].

2. He, K. Deep Residual Learning for Image Recognition / K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). - 2016. -P.770-778.

3. Russakovsky O., Deng J., Su H. et al. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge // International Journal of Computer Vision (IJCV). 2015. V. 115. Is. 3. P. 211--252.

Abstract

Deep learning and convolutional neural networks in computer vision. The role of deep learning and convolutional neural networks in the automatic diagnosis and monitoring of diseases

Chernikov A.D.

student Bauman Moscow State Technical University (Moscow, Russia)

The article examines the application of modern methods of deep learning, especially convolutional neural networks, in the field of computer vision. Computer vision is important in various fields, such as automatic object recognition, image segmentation, and video analysis. The article provides an overview of the basic concepts of deep learning and describes the main architectures of convolutional neural networks, including LeNet, AlexNet, VGG.

Keywords: deep learning, convolutional neural networks, image segmentation.

Размещено на Allbest.ru