«`html
Применение Искусственного Интеллекта в Медицинской Диагностике
Использование моделей обучения с учителем в классификации медицинских изображений сталкивается с проблемой нехватки размеченных данных из-за сложности получения экспертных аннотаций. Модели видение-язык (VLM) решают эту проблему, позволяя осуществлять обучение без учителя и снижая зависимость от размеченных данных. Предварительное обучение на больших медицинских наборах изображений и текста позволяет VLM генерировать точные метки и подписи, снижая затраты на разметку. Активное обучение определяет ключевые образцы для экспертной разметки, а трансферное обучение настраивает предварительно обученные модели на конкретных медицинских наборах данных. VLM также генерируют синтетические изображения и аннотации, улучшая разнообразие данных и производительность моделей в задачах медицинского изображения.
Метод MedUnA для Эффективной Классификации Медицинских Изображений
Исследователи из Университета Искусственного Интеллекта Мохамеда Бин Зайеда и Института Искусственного Интеллекта предлагают метод MedUnA, предназначенный для медицинской неконтролируемой адаптации изображений. MedUnA использует двухэтапное обучение: предварительное обучение адаптера с использованием текстовых описаний, сгенерированных LLM, выравненных с классовыми метками, а затем неконтролируемое обучение. Адаптер интегрируется с визуальным кодировщиком MedCLIP, используя минимизацию энтропии для выравнивания визуальных и текстовых вложений. MedUnA решает проблему разрыва между текстовыми и визуальными данными, улучшая производительность классификации без необходимости обширного предварительного обучения. Этот метод эффективно адаптирует модели видение-язык для медицинских задач, снижая зависимость от размеченных данных и улучшая масштабируемость.
Преимущества Метода MedUnA
В отличие от ресурсоемких стратегий, используемых для использования VLM в медицинской диагностике, MedUnA использует существующее выравнивание между визуальными и текстовыми вложениями, чтобы избежать обширного предварительного обучения. Он использует неразмеченные изображения и автоматически сгенерированные описания от LLM для категорий заболеваний. Легкий адаптер и вектор запроса обучаются для минимизации самоэнтропии, обеспечивая уверенную производительность при множественных аугментациях данных. MedUnA предлагает улучшенную эффективность и производительность без необходимости обширного предварительного обучения.
Эксперименты и Результаты
Эксперименты проводились на пяти общедоступных медицинских наборах данных, охватывающих заболевания, такие как туберкулез, пневмония, диабетическая ретинопатия и рак кожи. Метод был оценен с использованием визуальных кодировщиков CLIP и MedCLIP, причем MedCLIP в целом показал лучшие результаты. Неконтролируемое обучение использовалось для генерации псевдометок для неразмеченных изображений, и модели обучались с использованием оптимизатора SGD. Результаты показали, что предложенный метод MedUnA достиг высокой точности по сравнению с базовыми моделями.
Заключение
Исследование анализирует экспериментальные результаты, выделяя производительность MedUnA по сравнению с другими методами, такими как CLIP, MedCLIP, LaFTer и TPT. MedUnA продемонстрировал значительное улучшение точности на нескольких медицинских наборах данных, превосходя нулевое обучение MedCLIP в большинстве случаев. Также было обнаружено, что MedUnA обеспечивает более четкую кластеризацию, улучшая точность классификации.
Применение Искусственного Интеллекта в Бизнесе
Если вы хотите использовать искусственный интеллект для развития своей компании и оставаться в числе лидеров, обратитесь к нам для консультаций по внедрению ИИ. Мы поможем вам определить области, где можно применить автоматизацию, и выбрать ключевые показатели эффективности для улучшения с помощью ИИ. Мы предлагаем пошаговое внедрение ИИ-решений, начиная с малых проектов и постепенно расширяя автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Для консультаций по внедрению ИИ пишите нам на Telegram.
Попробуйте наш ИИ-ассистент в продажах, который поможет вам отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию. Узнайте больше.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши бизнес-процессы с решениями от Flycode.ru.
«`
