Scientific Library of Tomsk State University

   Digital catalogue        

Normal view MARC view

Диагностика патологий по данным видеоэндоскопии с использованием ансамбля сверточных нейронных сетей С. В. Аксенов, К. А. Костин, А. В. Иванова [и др.]

Contributor(s): Костин, Кирилл Александрович | Иванова, Анна Витальевна | Liang, J | Замятин, Александр Владимирович | Аксенов, Сергей ВладимировичMaterial type: ArticleArticleOther title: An ensemble of convolutional neural networks for the use in video endoscopy [Parallel title]Subject(s): сверточные нейронные сети | нейронные сети | классификатор патологий | медицинская диагностика | глубинное обучение | техника обучения нейросети | deep learning | машинное обучение | глубокое обучениеGenre/Form: статьи в журналах Online resources: Click here to access online In: Современные технологии в медицине Т. 10, № 2. С. 7-19Abstract: Предлагается технология построения классификатора образов патологических образований, полученных с помощью видеоэндоскопии с применением методов глубинного обучения (deep learning). Для обучения и тестирования нейросетевых моделей использованы выборки публичной базы данных CVC-ColonDB и 20 видеозаписей процесса колоноскопии Университета штата Аризона (Феникс, США). Для повышения надежности модели классификации данные зашумлены эффектами, которые присущи съемке современными камерами, используемыми при эндоскопии, а также проведено исследование построения модели при выборках небольшого размера. При построении классификатора использованы результаты современных исследований моделей сверточных нейронных сетей в медицинской диагностике, что позволяет применять данный подход при проектировании архитектуры сверточных нейронных сетей в зависимости от особенностей задачи. Путем обобщения особенностей архитектур успешных моделей разработан новый подход к формированию безызбыточной сверточной нейронной сети. Согласно предлагаемому подходу, архитектура сети разделяется на блоки с определенными значениями характеристик, чередование которых позволяет сформировать наиболее эффективную структуру. С использованием предложенного подхода к формированию оптимальной архитектуры сверточных нейронных сетей на основе рекомендаций по выбору значений характеристик сети и ранжирования наиболее значимых из них разработан второй подход к построению адаптивной модели классификатора. Он основывается на формировании ансамбля классификаторов типа «сверточная нейронная сеть». Для обеспечения устойчивости к изменению исходных данных и широкой применимости к различным классам задач классификации изображений в ансамбль входит набор сетей с отличными друг от друга наиболее значимыми факторами. Экспериментальные исследования показали, что классификатор имеет потенциал улучшения качества распознавания путем разработки ансамбля сверточных нейронных сетей с учетом зависимостей, рассмотренных в предложенном подходе. Полученные результаты работы демонстрируют перспективность применения разработанного подхода для построения моделей классификации образов не только в ходе решения задач медицинской диагностики, но и для общих задач машинного зрения при малой выборке.
List(s) this item appears in: Замятин Александр Владимирович
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
No physical items for this record

Библиогр.: 30 назв.

Предлагается технология построения классификатора образов патологических образований, полученных с помощью видеоэндоскопии с применением методов глубинного обучения (deep learning). Для обучения и тестирования нейросетевых моделей использованы выборки публичной базы данных CVC-ColonDB и 20 видеозаписей процесса колоноскопии Университета штата Аризона (Феникс, США). Для повышения надежности модели классификации данные зашумлены эффектами, которые присущи съемке современными камерами, используемыми при эндоскопии, а также проведено исследование построения модели при выборках небольшого размера. При построении классификатора использованы результаты современных исследований моделей сверточных нейронных сетей в медицинской диагностике, что позволяет применять данный подход при проектировании архитектуры сверточных нейронных сетей в зависимости от особенностей задачи. Путем обобщения особенностей архитектур успешных моделей разработан новый подход к формированию безызбыточной сверточной нейронной сети. Согласно предлагаемому подходу, архитектура сети разделяется на блоки с определенными значениями характеристик, чередование которых позволяет сформировать наиболее эффективную структуру. С использованием предложенного подхода к формированию оптимальной архитектуры сверточных нейронных сетей на основе рекомендаций по выбору значений характеристик сети и ранжирования наиболее значимых из них разработан второй подход к построению адаптивной модели классификатора. Он основывается на формировании ансамбля классификаторов типа «сверточная нейронная сеть». Для обеспечения устойчивости к изменению исходных данных и широкой применимости к различным классам задач классификации изображений в ансамбль входит набор сетей с отличными друг от друга наиболее значимыми факторами. Экспериментальные исследования показали, что классификатор имеет потенциал улучшения качества распознавания путем разработки ансамбля сверточных нейронных сетей с учетом зависимостей, рассмотренных в предложенном подходе. Полученные результаты работы демонстрируют перспективность применения разработанного подхода для построения моделей классификации образов не только в ходе решения задач медицинской диагностики, но и для общих задач машинного зрения при малой выборке.

There are no comments on this title.

to post a comment.
Share