Медицинский анализ изображений
Содержание
Введение 2
История вопроса и проблемы анализа медицинских снимков 3
Диагностика заболеваний 4
Медицинский анализ изображений 5
Метод машинного обучения 7
Области применения компьютерного анализа медицинских снимков 8
Эффективность анализа биомедицинских снимков 9
Другие методы анализа 11
Заключение 11
Введение
В наше время все чаще возникают задачи под названием Big Data. Развитие деятельности человека подразумевает накопление большого количества данных. Анализ этих данных может быть проведен вручную, а может быть проделанным с помощью машинного обучения, то есть с помощью алгоритмов автоматического нахождения закономерностей в эмпирических данных. Одна из областей применения средств машинного обучения – медицина.
Для многих нарушений движения, таких как болезнь Паркинсона и атаксия, прогрессирование заболевания визуально оценивается врачом с использованием численной шкалы оценки заболеваний. Эти тесты являются субъективными, трудоемкими и должны выполняться профессионалами. Это может быть проблематично, когда специалисты недоступны или, когда пациент не подвергается постоянной оценке одним и тем же специалистом. В наше время появился автоматизированный метод количественной оценки тяжести нарушения движения у пациентов с атаксией с использованием только видеозаписей. На основании извлеченных из видео характеристик, описывающих движения, такие как скорость и вариативность в работе и используя метки, предоставленные экспертом, можно обучить контролируемую модель, которая прогнозирует степень тяжести в соответствии с численной шкалой оценки атаксии.
|
|
|
Десятки миллионов людей страдают от нарушений передвижения только в США и Европе, и это число, по прогнозам, удвоится в ближайшие несколько десятилетий. Количественная оценка тяжести моторной нетрудоспособности полезна для мониторинга прогрессирования этих заболеваний и измерения эффективности лечения.
Анализ биомедицинских изображений — актуальная тема, связанная в первую очередь с компьютерной диагностикой. Мы надеемся, что математические методы и машинное обучение в будущем помогут значительно упростить и ускорить диагностику заболеваний, особенно на ранних стадиях. Диагнозы будут точнее, они будут устанавливаться в короткие сроки, а значит, шансов сохранить здоровье и жизнь будет больше. Произошедший в районе 2010 года прорыв в распознавании изображений мог бы означать, что и в анализе медицинских снимков многое изменится, однако не все так просто.
|
|
|
История вопроса и проблемы анализа медицинских снимков
Как только появились первые компьютеры, которые могли как-то работать с изображениями, то есть в 80-е годы XX века, появилась и мысль о том, что с их помощью можно автоматически анализировать медицинские снимки. Работой с медицинскими изображениями занимались представители разных областей науки. Но так как первые компьютеры работали очень медленно и маленькую картинку могли открывать минуту, а то и дольше, то полноценно использоваться в этой области они пока не могли. Компьютерам не хватало производительности, на них нельзя было обрабатывать большие массивы данных, они работали очень медленно.
Другое направление в обработке медицинских изображений связано с производством специальной медицинской техники. Создатели этих устройств используют в своих приборах довольно мощные программы для обработки данных. И проблема анализа медицинских изображений связана с тем, что получить сырые данные практически невозможно. Медицинский аппарат уже обработал их, и то, что мы в итоге видим на экране, — это результат какой-то фильтрации, улучшений и так далее. В результате пережатия картинки через тот же jpeg может потеряться много информации. Поэтому для полноценного компьютерного анализа нужны сырые, необработанные другими программами данные.
|
|
|
Диагностика заболеваний
Термин атаксия описывает гетерогенную группу нейродегенеративных заболеваний. Тяжесть атаксии обычно оценивают с помощью моторных функциональных тестов, таких как маневр «пальцем в нос», в котором пациент чередуется между касанием своего носа и протянутым пальцем клинического специалиста. Невролог наблюдает за действиями пациента и оценивает степень тяжести заболевания по числовой шкале. Для автоматизации метода оценки необходимо, чтобы такая система была независима от наблюдателя, настолько же точная, как человеческие оценщики, которые являются нынешним золотым стандартом для такой задачи, и имела устойчивость к качеству видеороликов, сделанных в клинических условиях. Эта система будет особенно полезна в районах, где недоступен невролог, специализирующийся на атаксии.
Интерпретируемость моделей машинного обучения имеет решающее значение для усилий по прецизионной медицине, основанных на данных. Однако точные прогностические модели, как правило, сложны и их трудно интерпретировать. Прецизионная медицина имеет большое будущее в здравоохранении, поскольку она подгоняет медицинскую помощь к уникальному состоянию болезни человека. Широкое распространение электронных медицинских записей привело к цунами данных, которые могут использоваться для анализа на основе машинного обучения для того, чтобы рассеять клиническую гетерогенность и помочь врачу в целенаправленном принятии решений.
|
|
|
В целом, высокоточные модели машинного обучения имеют тенденцию становиться сложными и, следовательно, их трудно интерпретировать. Очень важно понять процесс принятия предсказательной модели до того, как ее решение может быть использовано в клинических условиях, поскольку оно влияет на жизнь и смерть пациента. Прогностическая модель должна быть либо интерпретируемой, либо ее необходимо трансформировать, чтобы ее можно было интерпретировать, чтобы пользователь модели понял процесс принятия решения.
Модельная интерпретация жизненно важна для успешного применения интеллектуальных моделей в здравоохранении, особенно для прецизионной медицины, основанной на данных, поскольку она предполагает понимание уникального состояния болезни пациента.
Интерпретируемые модели обеспечили бы правильные идеи в соответствии с инициативами прецизионной медицины. Технология, такая как ICU может извлечь выгоду из богатой информации, которая может быть извлечена из улучшенной интерпретированной модели.
В частности, одна большая область, где могут помочь медики и персонал, заключается в раннем прогнозировании смертности. Это большая проблема, поскольку средняя смертность в больницах составляет 8-19%, или около 500 000 смертей в год. Посредством аппроксимированных простых моделей можно показать, что вклад важных функций в процессе принятия решения для комплексной предсказательной модели может быть однозначно понят для каждого теста.
Медицинский анализ изображений
Медицинский анализ изображений - это наука об анализе или решении медицинских проблем с использованием другого анализа изображений методы аффективного и эффективного извлечения информации. Он стал одной из ведущих областей исследований в области техники и медицины.
Последние годы стали свидетелями быстрого использования алгоритмов машинного обучения в анализе медицинских изображений. Эти методы машинного обучения используются для извлечения компактной информации для повышения эффективности медицинского изображения по сравнению с традиционными методами, которые используют извлечение ручных функций. Глубокое обучение – это прорыв в методах машинного обучения, который переполнил область распознавания образов и компьютерного зрения путем предоставления самых современных результатов. Глубокое обучение предоставляет различные алгоритмы машинного обучения, которые характеризуются высокой абстракцией данных и не полагаются на определенные человеком функции.
В последнее время глубокие методы обучения с использованием глубоких сверхточных нейронных сетей были применены к медицинскому анализу изображений, что дает многообещающие результаты. Область приложения охватывает весь спектр медицинского анализа изображений, включая обнаружение, сегментацию, классификацию и компьютерную диагностику.
Глубокое обучение широко используется в исследовательских областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и анализ речи. Этот метод подходит, в частности, для областей, где необходимо проанализировать большой объем данных. Использование глубокого обучения в качестве средства машинного обучения и распознавания образов также становится важным аспектом медицинского анализа изображений.
Медицинская визуализация долгое время была диагностическим методом в клинических практиках. В настоящее время основные области применения медицинского анализа изображений включают сегментацию, классификацию и обнаружение аномалий в изображениях, генерируемых из широкого спектра клинических методов визуализации. Медицинский анализ изображений призван помочь радиологам и специалистам сделать процесс диагностики и лечения более эффективным.
Автоматизированное обнаружение и автоматизированная диагностика заболеваний основывается на анализе аффективного медицинского изображения и имеет решающее значение с точки зрения производительности, поскольку оно непосредственно влияет на процесс клинической диагностики и лечения. Глубокое обучение включает в себя различные алгоритмы машинного обучения, которые направлены на моделирование абстракций высокого уровня в данных путем использования глубоких архитектур, состоящих из множественного нелинейного преобразования. Глубокое обучение имитирует человеческий мозг, с глубокой архитектурой, аналогичной способу обработки информации в мозге человека с использованием нескольких слоев трансформации.
Важным преимуществом методов глубокого обучения является их способность напрямую изучать представления функций, позволяя системе изучать сложные функции из необработанных изображений. Известные методы глубокого обучения для компактного извлечения информации из медицинских изображений достигли улучшения в производительности по сравнению с традиционными методами без обучения.
Метод машинного обучения
Машинное обучение - это область компьютерной науки, которая часто использует статистические методы. В 1959 году Артур Сэмюель начал машинное обучение с изучения распознавания образов и вычислительной теории обучения в области искусственного интеллекта. Машинное обучение исследует изучение и построение алгоритмов, которые могут учиться и делать прогнозы по данным. Такие алгоритмы преодолевают следующую строго статическую программу принятия прогнозов или решений, управляемых данными путем построения модели из входных данных.
Машинное обучение используется в ряде вычислительных задач, где проектирование и программирование явных алгоритмов с хорошей производительностью является трудным или неосуществимым; примеры приложений включают фильтрацию электронной почты, обнаружение сетевых злоумышленников или вредоносных инсайдеров, работающих в направлении нарушения данных, распознавание символов, обучение ранжированию и компьютерное зрение.
Машинное обучение тесно связано с вычислительной статистикой, которая также фокусируется на прогнозировании с использованием компьютеров. Оно имеет прочные связи с математической оптимизацией, которая предоставляет методы, теории и области приложений. Машинное обучение иногда соединено с интеллектуальным анализом данных, где последняя подобласть больше фокусируется на поисковом анализе данных и известна как неконтролируемое обучение. Машинное обучение также может быть неконтролируемо и использоваться для изучения и установления базовых поведенческих профилей для различных объектов, а затем используется для поиска значимых аномалий.
В области аналитики данных машинное обучение - это метод, используемый для разработки сложных моделей и алгоритмов, которые поддаются прогнозированию. Эти аналитические модели позволяют исследователям, ученым, инженерам и аналитикам «создавать надежные, повторяемые решения и результаты» и раскрывать «скрытые идеи» посредством изучения исторических отношений и тенденций в данных.
Дата добавления: 2021-06-02; просмотров: 45; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!