Привет друзья! Недавно мы сняли видео о наших разработчиках и нейронных сетях, над которыми они работают. Один из них - Алексей Назаров - теперь готов поделиться с вами дополнительной информацией о разработке своей ИНС (искусственной нейронной сети). Он называет это МУРА (от слов рентгенограммы опорно-двигательного аппарата).
ИНС содержит набор рентгеновских снимков опорно-двигательного аппарата, которые были вручную помечены как «нормальные» и «аномальные». Каждый из них относится к одному из семи стандартных типов рентгенологического исследования верхних конечностей: пальцев, кисти, запястья, локтя, предплечья, плеча и плеча.
ИНС для распознавания костных аномалий обнаруживает переломы, аппаратные средства, дегенеративные заболевания суставов и другие различные аномалии, включая поражения и подвывихи.
Для прогнозирования аномалии используется модель DenseNet169 с весами ImageNet. Заменен последний полностью связанный слой, чтобы модель на выходе предсказывала только два класса. Используется функция активации сигмовидной кишки.
В качестве функции потерь берется бинарная перекрестная энтропия, а в качестве алгоритма оптимизации применяется Адам с параметрами по умолчанию. Скорость обучения 0,0001.
Примеры радиограмм, на которых обучается нейронная сеть
Алексей привел несколько примеров рентгеновских снимков, которые он использует для обучения ИНС.
ANN для распознавания костных аномалий Прогнозы
Вот график двоичной точности нейронной сети Skychain
Алексей говорит, что собирается провести тонкую настройку параметров модели и убрать шум с изображений. Это повысит точность ИНС.
Присоединяйтесь к Skychain в социальных сетях: Twitter, Facebook, Telegram
