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 (иногда в крови могут образоваться злокачественные лейкоциты, которые способны вызывать лейкемию). Автоматическая классификация лейкоцитов может помочь специалистам в лабораториях, 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 [[Глубокое обучение|трансферное обучение]](рисунок 4). Отличительной деталью является использования для оптимизации статистически усиленного алгоритма сальпового роя (англ. Statistically Enhanced Salp Swarm Algorithm, SESSA)<ref name="blood"/> для выбора наиболее важных функций, извлеченных с помощью сети VGGNet, и удаления сильно коррелированных и шумных функций. 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 ==
