174
правки
Изменения
→Генерация результатов исследований
Для обучения сверточных нейронных сетей необходимо большое количество данных, которые очень часто достаточно тяжело или даже невозможно получить из-за запрета на использование данных исследований даже в анонимном формате без согласия пациента. Поэтому сейчас для получения достаточно больших датасетов стали применять [[Generative Adversarial Nets (GAN)|генеративные состязательные сети]].
Задачу таких GAN можно разделить на две: генерация изображений результатов исследований здоровых пациентов и изображений пациентов с патологиями. В случае второй задачи важно, чтобы сгенерированные изображения правильно определялись именно по типу патологии.
Основная проблема, с которой сталкиваются такие модели {{---}} необходимость очень точно определять границы объекта на сгенерированном изображении, а также не допускать размытости. Эти две проблемы долгое время не получалось решить без большого количества реальных данных, вследствие чего не было возможным применение сгенерированных изображений на практике.
