イノポリス経済特区のロシアの開発者は、複雑な「幾何学的な」ニューラル ネットワーク アーキテクチャを作成しました。
開発者は、新しい方法によりマンモグラフィー画像からの乳がん検出の品質を大幅に向上できると述べています。
イノベーションは、同時に実現できる可能性にあります。複数の画像の分析、つまり投影により、ニューラル ネットワークの動作モデルが人間のモデルに可能な限り近づき、病理学的変化を検出する可能性が高まります。発表された調査結果によると、大量のデータでトレーニングを行った新しいニューラル ネットワーク アーキテクチャにより、ROC 曲線指標 (これは医療における AI アルゴリズムを評価する方法) が 3.5% 増加し、最終的な「精度」が向上しました。 #187; 0.89 ～ 0.92 (最大 = 1)。
「この問題の重要な情報は、幾何学です」とエフゲニー・シドロフ氏は研究発表中に語った。彼によると、ニューラル ネットワークが幾何学情報を効果的に使用できるようにするために、幾何学情報がニューラル ネットワークに直接追加されるため、トレーニングが高速化され、必要なデータが少なくなります。
同様の方法が以前に彼らの科学論文で説明されました。北京大学データ研究センターの科学者による研究。しかし、彼らが提案したニューラル ネットワーク アーキテクチャは、最初にオブジェクトを発見しました。病状の兆候を検出し、それらを投影間で相関させました。 「サードオピニオン」処理モデルは、投影を関連付けてからオブジェクトの検索に進みます。これにより、医師が画像を扱うプロセスがより正確に再現され、プログラムの効率に影響を与えます。
ロシア研究チームの責任者データサンプルの増加に伴い、医師のアプローチを「出入り」モデル化するニューラル ネットワークは、追加情報を使用するニューラル ネットワークや、サブタスクを個別に解決する「ニューラル ネットワークのカスケード」よりもはるかに複雑な依存関係を学習し始めることに注目しました。 「これらのニューラル ネットワークは「学習」することができます。放射線科医自身が気づかないかもしれない依存性です」とエフゲニー・シドロフ氏は語った。
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