Медицинская классификация изображений с помощью моделей зрения и языка

 MedUnA: Efficient Medical Image Classification through Unsupervised Adaptation of Vision-Language Models

“`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.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…