Инсультті тануға арналған конволюциялық нейрондық терең оқыту желісі: Шолу

Аңдатпа

Терең оқыту-жасанды интеллектті зерттеудің дамып келе жатқан салаларының бірі. Ол жасанды нейрондық желілерге негізделген машиналық оқыту әдістерін қамтиды. Соңғы жылдары кеңінен қолданылатын және зерттелетін әдістердің бірі – конволюциялық нейрондық желілер (CNN). Конволюциялық нейрондық желілер әртүрлі зерттеу міндеттеріне ие, ал медицина саласы – басты міндеттердің бірі болып табылады. Бүгінгі таңда бас миының қанмен қамтамасыз етілуінің күрт бұзылуы – инсульт, басым жаһандық проблема болып саналады. Инсульттің ең маңызды диагностикалық зерттеулері – компьютерлік томография (КТ) және магниттік-резонанстық томография (МРТ). Алайда, маманның уақтылы диагноз қойып, көмектесе алмай қалуы көптеген пациенттердің өміріне әсер етуі мүмкін. Мұндай жағдайларда конволюциялық нейрондық желілердің рөлі мен көмегі зор. Терең оқытудың конволюциялық нейрондық желілері үлкен мәліметтер базасында жоғары деңгейлі модельдердің сызықты емес түрлендірулері мен абстракцияларын қолданады. Жылдан жылға терең білім беру архитектурасындағы жетістіктер, атап айтқанда инсультты тануға, конволюциялық нейрондық желілер медицинаның дамуына айтарлықтай үлес қосады. Бұл мақалада инсультты мидың суреттерінен анықтауға нейрондық терең оқыту желілерінің жетістіктері туралы шолу берілген. Берілген шолуда нейрондық желінің негізгі схемасы хронологиялық түрде ұсынылған және МРТ мен КТ суреттерін ашық түрде қолданысқа беретін мәліметтер базасы келтірілген. Сонымен қатар, инсультты анықтауда конволюциялық нейрондық желілерді қолдануға салыстырмалы талдау, сондай-ақ қолданылатын әдіснамалардың жетістік көрсеткіштері ұсынылған.