174
правки
Изменения
→Диагностика по изображению
В диагностике заболеваний есть большое количество задач, которые можно решить при помощи машинного обучения, а в частности, при помощи анализа результатов различных исследований, таких как рентген, УЗИ или МРТ. В основном задача любой модели сводится к предсказанию, болен ли человек сейчас. В зависимости от целей исследования используют разные типы [[Общие понятия#Типы задач|классификации]]: обычную (рис. 1), мультиклассовую или вероятностную (рис. 2).
Для решения таких задач чаще всего используют [[глубокое обучение]]. Такие модели Модели на вход получают картинку подается картинка с рентгенологическим или ультразвуковым исследованием пациента и по ним предсказывают наличие болезни. Обычно внутри таких моделей-классификаторов лежат [[сверточные нейронные сети]], а иногда к ним добавляется [[механизм внимания]]. За основу берутся state-of-the-art модели в области сверточных нейронных сетей, такие как GoogLeNet<ref>[https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ru//pubs/archive/43022.pdf Szegedy et al., Going Deeper with Convolutions, 2015. GoogLeNet.]</ref>, при этом точность предсказаний превышает 90%. Такие модели учатся на размеченных тренировочных наборах данных, поэтому их можно отнести к обучению с учителем. Большое распространение такие классификаторы получили в предсказании злокачественности новообразований, классификации заболеваний легких, подборе дозы контраста при проведении МРТ.
===Применения===
