Peranti teknologi
AI
Kajian semula model pembelajaran mendalam: aplikasi untuk imbasan MRI dan CT 3D
Kajian semula model pembelajaran mendalam: aplikasi untuk imbasan MRI dan CT 3D
Salah satu perbezaan utama antara data pengimejan perubatan dan imej harian yang lain ialah ia biasanya 3D, terutamanya apabila berurusan dengan data siri DICOM. Imej DICOM terdiri daripada berbilang kepingan 2D dan digunakan untuk mengimbas atau mewakili bahagian tertentu badan
Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan 6 seni bina rangkaian saraf untuk melatih model pembelajaran mendalam bagi menyelesaikan masalah dengan data perubatan 3D
3d U-Net
3D U-Net ialah model pembahagian imej perubatan yang berkuasa, yang memanjangkan model U-Net klasik kepada segmentasi 3D dan terdiri daripada laluan pengekodan dan laluan penyahkodan
3D U-Net Apabila memproses imej volumetrik, maklumat kontekstual ditangkap melalui laluan pengekodan dan kedudukan tepat dicapai melalui laluan penyahkodan, menunjukkan keupayaan pemprosesan ciri 3D yang cekap
V-Net
V-Net ialah kaedah untuk imej volumetrik Tersegmen rangkaian saraf konvolusi 3D, yang menggunakan resolusi penuh Konvolusi 3D dan oleh itu lebih mahal dari segi pengiraan daripada U-Net
HighResNet
Model ini melalui satu siri lilitan 3D dengan sambungan baki Lapisan kumulatif dilatih hujung-ke-hujung dan boleh memproses keseluruhan imej 3D secara serentak
EfficientNet3D
Walaupun penambahbaikan 3D EfficientNet tidak digunakan secara meluas untuk segmentasi 3D seperti U-Net atau V-Net, ia boleh digunakan dalam situasi di mana sumber pengkomputeran adalah terhad memandangkan ia memberikan keseimbangan yang baik antara kos pengiraan dan prestasi
Perhatian U-Net
Varian ini berdasarkan U-Net, yang memperkenalkan mekanisme daya perhatian yang membolehkan rangkaian memfokus pada bahagian tertentu imej relevan dengan tugas semasa
DeepMedic
CNN 3D ini menggunakan dwi laluan, salah satunya adalah resolusi biasa dan satu lagi adalah menurunkan Input untuk memanfaatkan maklumat kontekstual tempatan dan lebih besar
Ringkasan dalam artikel ini , kami meneroka beberapa model pembelajaran mendalam yang digunakan dalam industri pengimejan perubatan untuk memproses imbasan MRI dan CT 3D. Rangkaian saraf ini direka bentuk untuk menerima data 3D sebagai input untuk mempelajari ciri kompleks bahagian badan tertentu dalam siri DICOM
Atas ialah kandungan terperinci Kajian semula model pembelajaran mendalam: aplikasi untuk imbasan MRI dan CT 3D. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Kaedah dan langkah untuk menggunakan BERT untuk analisis sentimen dalam Python
Jan 22, 2024 pm 04:24 PM
BERT ialah model bahasa pembelajaran mendalam pra-latihan yang dicadangkan oleh Google pada 2018. Nama penuh ialah BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers, yang berdasarkan seni bina Transformer dan mempunyai ciri pengekodan dwiarah. Berbanding dengan model pengekodan sehala tradisional, BERT boleh mempertimbangkan maklumat kontekstual pada masa yang sama semasa memproses teks, jadi ia berfungsi dengan baik dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi. Dwiarahnya membolehkan BERT memahami dengan lebih baik hubungan semantik dalam ayat, dengan itu meningkatkan keupayaan ekspresif model. Melalui kaedah pra-latihan dan penalaan halus, BERT boleh digunakan untuk pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi, seperti analisis sentimen, penamaan.
Analisis fungsi pengaktifan AI yang biasa digunakan: amalan pembelajaran mendalam Sigmoid, Tanh, ReLU dan Softmax
Dec 28, 2023 pm 11:35 PM
Fungsi pengaktifan memainkan peranan penting dalam pembelajaran mendalam Ia boleh memperkenalkan ciri tak linear ke dalam rangkaian saraf, membolehkan rangkaian belajar dengan lebih baik dan mensimulasikan hubungan input-output yang kompleks. Pemilihan dan penggunaan fungsi pengaktifan yang betul mempunyai kesan penting terhadap prestasi dan hasil latihan rangkaian saraf Artikel ini akan memperkenalkan empat fungsi pengaktifan yang biasa digunakan: Sigmoid, Tanh, ReLU dan Softmax, bermula dari pengenalan, senario penggunaan, kelebihan, kelemahan dan penyelesaian pengoptimuman Dimensi dibincangkan untuk memberi anda pemahaman yang menyeluruh tentang fungsi pengaktifan. 1. Fungsi Sigmoid Pengenalan kepada formula fungsi SIgmoid: Fungsi Sigmoid ialah fungsi tak linear yang biasa digunakan yang boleh memetakan sebarang nombor nyata antara 0 dan 1. Ia biasanya digunakan untuk menyatukan
Di luar ORB-SLAM3! SL-SLAM: Adegan bertekstur lemah ringan, kegelisahan teruk dan lemah semuanya dikendalikan
May 30, 2024 am 09:35 AM
Ditulis sebelum ini, hari ini kita membincangkan bagaimana teknologi pembelajaran mendalam boleh meningkatkan prestasi SLAM berasaskan penglihatan (penyetempatan dan pemetaan serentak) dalam persekitaran yang kompleks. Dengan menggabungkan kaedah pengekstrakan ciri dalam dan pemadanan kedalaman, di sini kami memperkenalkan sistem SLAM visual hibrid serba boleh yang direka untuk meningkatkan penyesuaian dalam senario yang mencabar seperti keadaan cahaya malap, pencahayaan dinamik, kawasan bertekstur lemah dan seks yang teruk. Sistem kami menyokong berbilang mod, termasuk konfigurasi monokular, stereo, monokular-inersia dan stereo-inersia lanjutan. Selain itu, ia juga menganalisis cara menggabungkan SLAM visual dengan kaedah pembelajaran mendalam untuk memberi inspirasi kepada penyelidikan lain. Melalui percubaan yang meluas pada set data awam dan data sampel sendiri, kami menunjukkan keunggulan SL-SLAM dari segi ketepatan kedudukan dan keteguhan penjejakan.
Pembenaman ruang terpendam: penjelasan dan demonstrasi
Jan 22, 2024 pm 05:30 PM
Pembenaman Ruang Terpendam (LatentSpaceEmbedding) ialah proses memetakan data berdimensi tinggi kepada ruang berdimensi rendah. Dalam bidang pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, pembenaman ruang terpendam biasanya merupakan model rangkaian saraf yang memetakan data input berdimensi tinggi ke dalam set perwakilan vektor berdimensi rendah ini sering dipanggil "vektor terpendam" atau "terpendam pengekodan". Tujuan pembenaman ruang terpendam adalah untuk menangkap ciri penting dalam data dan mewakilinya ke dalam bentuk yang lebih ringkas dan mudah difahami. Melalui pembenaman ruang terpendam, kami boleh melakukan operasi seperti memvisualisasikan, mengelaskan dan mengelompokkan data dalam ruang dimensi rendah untuk memahami dan menggunakan data dengan lebih baik. Pembenaman ruang terpendam mempunyai aplikasi yang luas dalam banyak bidang, seperti penjanaan imej, pengekstrakan ciri, pengurangan dimensi, dsb. Pembenaman ruang terpendam adalah yang utama
Fahami dalam satu artikel: kaitan dan perbezaan antara AI, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam
Mar 02, 2024 am 11:19 AM
Dalam gelombang perubahan teknologi yang pesat hari ini, Kecerdasan Buatan (AI), Pembelajaran Mesin (ML) dan Pembelajaran Dalam (DL) adalah seperti bintang terang, menerajui gelombang baharu teknologi maklumat. Ketiga-tiga perkataan ini sering muncul dalam pelbagai perbincangan dan aplikasi praktikal yang canggih, tetapi bagi kebanyakan peneroka yang baru dalam bidang ini, makna khusus dan hubungan dalaman mereka mungkin masih diselubungi misteri. Jadi mari kita lihat gambar ini dahulu. Dapat dilihat bahawa terdapat korelasi rapat dan hubungan progresif antara pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Pembelajaran mendalam ialah bidang khusus pembelajaran mesin dan pembelajaran mesin
Super kuat! 10 algoritma pembelajaran mendalam teratas!
Mar 15, 2024 pm 03:46 PM
Hampir 20 tahun telah berlalu sejak konsep pembelajaran mendalam dicadangkan pada tahun 2006. Pembelajaran mendalam, sebagai revolusi dalam bidang kecerdasan buatan, telah melahirkan banyak algoritma yang berpengaruh. Jadi, pada pendapat anda, apakah 10 algoritma teratas untuk pembelajaran mendalam? Berikut adalah algoritma teratas untuk pembelajaran mendalam pada pendapat saya Mereka semua menduduki kedudukan penting dari segi inovasi, nilai aplikasi dan pengaruh. 1. Latar belakang rangkaian saraf dalam (DNN): Rangkaian saraf dalam (DNN), juga dipanggil perceptron berbilang lapisan, adalah algoritma pembelajaran mendalam yang paling biasa Apabila ia mula-mula dicipta, ia dipersoalkan kerana kesesakan kuasa pengkomputeran tahun, kuasa pengkomputeran, Kejayaan datang dengan letupan data. DNN ialah model rangkaian saraf yang mengandungi berbilang lapisan tersembunyi. Dalam model ini, setiap lapisan menghantar input ke lapisan seterusnya dan
Cara menggunakan model hibrid CNN dan Transformer untuk meningkatkan prestasi
Jan 24, 2024 am 10:33 AM
Rangkaian Neural Konvolusi (CNN) dan Transformer ialah dua model pembelajaran mendalam berbeza yang telah menunjukkan prestasi cemerlang pada tugasan yang berbeza. CNN digunakan terutamanya untuk tugas penglihatan komputer seperti klasifikasi imej, pengesanan sasaran dan pembahagian imej. Ia mengekstrak ciri tempatan pada imej melalui operasi lilitan, dan melakukan pengurangan dimensi ciri dan invarian ruang melalui operasi pengumpulan. Sebaliknya, Transformer digunakan terutamanya untuk tugas pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) seperti terjemahan mesin, klasifikasi teks dan pengecaman pertuturan. Ia menggunakan mekanisme perhatian kendiri untuk memodelkan kebergantungan dalam jujukan, mengelakkan pengiraan berjujukan dalam rangkaian saraf berulang tradisional. Walaupun kedua-dua model ini digunakan untuk tugasan yang berbeza, ia mempunyai persamaan dalam pemodelan jujukan, jadi
Algoritma RMSprop yang dipertingkatkan
Jan 22, 2024 pm 05:18 PM
RMSprop ialah pengoptimum yang digunakan secara meluas untuk mengemas kini berat rangkaian saraf. Ia telah dicadangkan oleh Geoffrey Hinton et al pada tahun 2012 dan merupakan pendahulu pengoptimum Adam. Kemunculan pengoptimum RMSprop adalah terutamanya untuk menyelesaikan beberapa masalah yang dihadapi dalam algoritma penurunan kecerunan SGD, seperti kehilangan kecerunan dan letupan kecerunan. Dengan menggunakan pengoptimum RMSprop, kadar pembelajaran boleh dilaraskan dengan berkesan dan pemberat dikemas kini secara adaptif, dengan itu meningkatkan kesan latihan model pembelajaran mendalam. Idea teras pengoptimum RMSprop adalah untuk melaksanakan purata wajaran kecerunan supaya kecerunan pada langkah masa yang berbeza mempunyai kesan yang berbeza pada kemas kini berat. Secara khusus, RMSprop mengira kuasa dua setiap parameter
