462
правки
Изменения
→Классификация лейкоцитов
Эта задача отличается от предыдущих тем, что не требует предварительной обработки материалов и использования флуоресцентного микроскопа, для ее решения достаточно изображений с оптического микроскопа. Лейкоциты важно уметь классифицировать, потому что они играют значительную роль в организме человека и иногда в крови могут образоваться злокачественные лейкоциты, которые способны вызывать лейкемию. Автоматическая классификация лейкоцитов может помочь специалистам в лабораториях слаборазвитых стран, где нет достаточного количества квалифицированных сотрудников для проведения анализа крови.
Для решения задачи используется сеть VGGNet, похожая на ту, что идентифицирует раковые клетки, и так же транзитное обучение. Отличительной деталью является использования статистического алгоритма оптимизации под названием SESSA для выбора наиболее важных функций, извлеченных с помощью сети VGGNet, и удаления сильно коррелированных и шумных. Такая оптимизация позволяет сократить время обучения, повысить точность и избавиться от переобучения. Результаты этого гибридного подхода к классификации являются самыми эффективными среди всех известных опубликованных работ по тому же набору данных.
== Сегментация изображений ==
Задача [[Сегментация изображений|сегментации изображений]], полученных с микроскопа, состоит в том, чтобы аннотировать их, то есть отмечать границы объектов (клеток, ядер). Имея сегментированное изображение, легче проводить дальнейший анализ и изучать конкретные части клетки.
