Глубокое обучение и анализ голосовых складок: роль набора данных GIRAFE

Сегментация голосовой области с помощью ИИ

Сегментация голосовой области на основе высокоскоростных видеозаписей является важной задачей в области ларингологии. В этой области существует нехватка качественных аннотированных данных для обучения моделей сегментации. Это ограничивает развитие автоматических технологий сегментации и создание диагностических инструментов, необходимых для оценки динамики вибрации голосовых связок.

Проблемы существующих технологий

Текущие методы сегментации включают классические методы обработки изображений, которые требуют много ручного ввода и не справляются с изменяющимися условиями освещения. Модели глубокого обучения также ограничены необходимостью больших аннотированных наборов данных. Существующие наборы данных, такие как BAGLS, недостаточно разнообразны и уменьшают способность к обобщению.

Решение: Набор данных GIRAFE

Исследователи из университетов Бретани, Патрас и Мадрида представили набор данных GIRAFE, который включает 65 высокоскоростных видеозаписей от 50 пациентов с аннотированными масками сегментации. GIRAFE предлагает цветные записи, что позволяет лучше визуализировать анатомические и патологические особенности.

Преимущества наборов данных GIRAFE

760 экспертно аннотированных кадров для тренировки и оценки.
Высокая временная разрешающая способность 4000 кадров в секунду.
Структурированная организация данных для легкого доступа.
Поддержка как традиционных, так и современных методов глубокого обучения.

Эффективность и результаты

Набор данных GIRAFE продемонстрировал свою эффективность в улучшении методов сегментации. Традиционные методы, такие как InP, показали хорошие результаты, а модели глубокого обучения, такие как UNet, также продемонстрировали высокую точность.

Влияние на клиническую практику

Набор данных GIRAFE является важным шагом в исследовании ларингологии. Он помогает улучшить диагностику и лечение голосовых расстройств, предоставляя надежную основу для разработки современных методов сегментации и диагностических инструментов.

Как искусственный интеллект может помочь вашей компании

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, важно:

Анализировать, как ИИ может изменить вашу работу.
Определить ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Выбрать подходящее решение для автоматизации процессов.
Внедрять ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.