ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΤΕΧΝΗΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΙΚΟΝΩΝ ΣΤΗΝ ΙΑΤΡΙΚΗ ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΗ (

 

ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΤΕΧΝΗΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΙΚΟΝΩΝ ΣΤΗΝ ΙΑΤΡΙΚΗ ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΗ (Ο ΑΔΩΝΙΣ ΤΟ ΕΚΑΝΕ ΕΤΣΙ ΩΣΤΕ ΝΑ ΠΛΗΡΩΝΟΥΜΕ ΤΙΣ ΑΠΕΙΚΟΝΙΣΕΙΣ, ΤΙΣ ΟΠΟΙΕΣ ΠΡΙΝ ΑΠΟ ΑΥΤΟΝ ΔΕΝ ΠΛΗΡΩΝΑΜΕ. ΔΕΝ ΜΑΣ ΤΑ ΧΑΡΙΖΑΝ ΒΕΒΑΙΑ. ΤΙΠΟΤΑ ΔΕΝ ΕΙΝΑΙ ΔΩΡΕΑΝ. ΤΑ ΕΠΑΙΡΝΑΝ ΑΠΟ ΤΑ ΤΑΜΕΙΑ ΜΑΣ. ΤΩΡΑ ΤΑ ΠΑΙΡΝΟΥΝ ΑΠΟ ΠΑΝΤΟΥ ΓΙΑ ΝΑ ΠΛΗΡΩΝΟΥΜΕ ΤΟΥΣ ΛΑΘΡΟ )

Τα U-Nets αποτελούν έναν εξελιγμένο τύπο νευρωνικών δικτύων , οι οποίοι έχουν σχεδιαστεί ειδικά για την εργασία τμηματοποίησης εικόνων ιδίως στον τομέα της ιατρικής απεικόνισης . Οι U-Nets έχουν αναπτυχθεί για να αντιμετωπίσουν το πρόβλημα της σημασιολογικής τμηματοποίησης το οποίο σημαίνει τον προσδιορισμό και την επισήμανση κάθε pixel σε μια εικόνα με την αντίστοιχη κατηγορία η αντικείμενο που ανήκει

Οι U-Nets προσφέρουν τη δυνατότητα ταυτόχρονης εκπαίδευσης και εφαρμογής καθιστώντας τα εξαιρετικά χρήσιμο για κλινικές εφαρμογές.

Βασικά χαρακτηριστικά των U-Nets περιλαμβάνουν τα εξής

Δομή Encoder-Decoder .Τα U-Nets αποτελούνται από δυο μέρη τον κωδικοποιητη encoder που μειώνει τη διάσταση της εικόνας και τον αποκωδικοποιητή που μειώνει τη διάσταση πίσω στον αρχικό χώρο

Σύνδεσμοι συνένωσης. Οι U-Nets χρησιμοποιούν συνδέσμους συνένωσης για να ανανεώσουν πληροφορία από τον κωδικοποιητή στον αποκωδικοποιητή . Αυτός ο μηχανισμός βοηθάει στην αποτελεσματική ανάκτηση των ΄λεπτομερειών

Ενισχυμένη σημασιολογία. Οι U-Nets μπορούν ν αναγνωρίσουν πολύ λεπτομερείς δομές σε ιατρικές εικόνες όπως όγκοι όργανα η ανωμαλίες

Κλινικές εφαρμογές των U-Nets

Αυτή η ανίχνευση και τμηματοποίηση όγκων στις εικόνες CT την αυτόματη τοποθέτηση εμφυτευμάτων στις εικόνες MRI και την ανάλυση των εικόνων μαστογραφίας για τον προσδιορισμό των βλαβών.

Οι U-Nets αποτελούν σημαντικό εργαλείο στην ανάπτυξη της ψηφιακής απεικόνισης και της ιατρικής διάγνωσης.

V_Nets είναι μια εξελιγμένη κατηγορία αλγόριθμων μηχανικής μάθησης που ειδικεύονται στην ανάλυση και την τμηματοποίηση τρισδιάστατων 3D εικονων

Αυτοί οι αλγόριθμοι είναι κρίσιμοι για την εργασία με ιατρικές εικόνες όπου η τρισδιάστατη πληροφορία είναι καθοριστική όπως στην απεικόνιση CT MRI

Οι V_Nets χαρακτηρίζονται από τα εξής χαρακτηριστικά

Τρισδιάστατη ανάλυση

Αντίθετα με τις περισσότερες τεχνικές που επικεντρώνονται σε δισδιάστατες εικόνες οι V-Nets αναλύουν και τμηματοποιούν 3D εικόνες δημιουργώντας τρισδιάστατα μοντέλα

Εξειδίκευση σε ιατρικές εφαρμογές

Έχουν ευρεία χρήση στην ιατρική απεικόνιση για τον εντοπισμό και την τμηματοποίηση όγκων σε CT και ΜΡΙ εικόνες την ανάλυση αγγείων και τη δημιουργία 3D μοντέλων οργάνων για προεγχειρητική προετοιμασία

Επικοινωνία μεταξύ στρωμάτων

Οι V_ Nets χρησιμοποιούν τμήματα σύνδεσης μεταξύ των στρωμάτων τους για να διατηρούν πληροφορία σχετικά με την τρισδιάστατη δομή της εικόνας

Προσφέρουν τη δυνατότητα προηγμένης ανάλυσης τρισδιάστατων εικόνων σε κλινικό πλαίσιο

και συμβάλλουν στη βελτίωση της ακρίβειας και της ταχύτητας στην ανάλυση των ιατρικών δεδομένων

Τα Εfficient ανήκουν στην κατηγορία των αλγορίθμων βαθιάς μάθησης και έχουν ειδικά σχεδιαστεί για την ανάλυση και ταξινόμηση ιατρικών εικόνων

Αυτοί οι αλγόριθμοι είναι γνωστοί για την αποδοτικότητα τους και την ικανότητα τους να ανταποκρίνονται σε ποικίλες απαιτήσεις της ιατρικής απεικόνισης

Κάποια κύρια χαρακτηριστικά των EfficientNets περιλαμβάνουν

Αποδοτική Αρχιτεκτονική χρησιμοποιούν ένα συνδυασμό αρχιτεκτονικών που βασίζονται σε βάθη δικτύων με μειωμένο αριθμό παραμέτρων επιτρέποντας την αποτελεσματική εκπαίδευση και εκτέλεση

Προηγμένη ταξινόμηση

Μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ακριβή ταξινόμηση ιατρικών εικόνων, όπως ανίχνευση καρκίνων ασθένειες η ανωμαλίες