174
правки
Изменения
→Диагностика по изображению
[[Файл:Brain tumor mri cnn.jpg|thumb|left|200px|Рисунок 1. Классификация результатов МРТ по наличию опухоли<ref>[https://biomedpharmajournal.org/vol11no3/brain-tumor-classification-using-convolutional-neural-networks/ Seetha J, Raja S. S. Brain Tumor Classification Using Convolutional Neural Networks. Biomed Pharmacol J 2018;11(3).]</ref>.]]
[[Файл:Covid cnn recognition.png|thumb|400px|Рисунок 2. Пример вероятностной классификации КТ грудной клетки<ref>[https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.04931.pdf CoroNet: A deep neural network for detection and diagnosis of COVID-19 from chest x-ray images, 2020]</ref>.]]
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 (классификация . В зависимости от целей исследования используют разные типы [[Общие понятия#Классификация|классификации]]: обычную (рис. 1), иногда {{---}} вероятностная классификация мультиклассовую или вероятностную (рис. 2)).
Для решения таких задач чаще всего используют [[глубокое обучение]]. Такие модели на вход получают картинку 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 добавляются [[механизм внимания]]. За основу берутся state-of-the-art модели в области сверточных нейронных сетей, такие как GoogleLeNet<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.
