На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Медицина. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие
0 баллов
0 мнений
1 чтение
Жанр
Дата выхода
17 января 2024
🔍 Загляните за кулисы "Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Юрий Александрович Васильев) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Рекомендовано Координационным советом по области образования «Здравоохранение и медицинские науки» в качестве учебного пособия для использования в образовательных учреждениях, реализующих программы дополнительного профессионального образования врачей, изучающих дисциплину «Общественное здоровье и здравоохранение». Рецензенты: Нуднов Н.В. – д.м.н., проф., ФГБУ «РНЦРР» МЗ РФ; Лебедев Г.С. – д.т.н., проф., директор ИЦМ Сеченовского Университета.
📚 Читайте "Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Как правило, такой способ разметки используется на первых этапах отбора данных и может быть осуществлен с помощью алгоритмов автоматического анализа текстовых протоколов, например MedLabel[12 - Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2020664321 Российская Федерация. MedLabel – автоматизированный анализ медицинских протоколов: заявл. 11.11.2020 / Морозов С. П., Андрейченко А. Е., Кирпичев Ю. С. [и др.]; заявитель ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ».]. Следующим по ценности методом верификации является экспертный пересмотр: слепой анализ исследований врачами-экспертами с достижением заданного уровня согласованности их решений (подробно описан в подпараграфе 3.
Тут будет реклама 1
3.2 «Разметка данных»). Следующие две группы методов являются наиболее достоверными, и их можно условно назвать «подтвержденный диагноз»: исследование той же модальности в динамике, исследование другой модальности, лабораторное исследование, которые в совокупности с остальными данными медицинской карты дают клинический диагноз.Тут будет реклама 2
Стоит отметить, что для верификации каждой патологии существует свой метод «золотого стандарта», который позволяет подтвердить диагноз.
На рисунке 2 представлена классификация видов разметки на примере рака молочной железы (РМЖ) с учетом ценности разметки.
Рисунок 2 – Классификация видов разметки в медицинской диагностике по диагностической ценности
В наиболее общем виде разметка данных может проводиться на основании:
А. Информации об имеющейся целевой патологической находке, представленной на изображении в виде пиксельной маски (оконтуренной области изображения).
Тут будет реклама 3
Дополнительно может содержаться в метаданных (аннотации).
B. Информации об имеющейся целевой патологической находке, представленной в виде координат. Может помещаться в метаданных (в аннотации, в сводном табличном сопроводительном файле) и/или присутствовать на изображении в виде отметки области расположения простой геометрической фигурой.
С. Информации о наличии/отсутствии целевой патологической находки, содержащейся в метаданных (то есть в аннотации – сопроводительных файлах) и отсутствующей на изображении.
Тут будет реклама 4
Классификация A, B, C для уровня 3 (обнаружение находки) предполагает вовлечение врачей-экспертов с целью поиска (наличие/отсутствие – С), локализации (В) и сегментации (А)[13 - Willemink M. J., Koszek W. A., Hardell C., et al. Preparing medical imaging data for machine learning // Radiology. 2020. Vol. 295, №1. P. 4—15].
Мнения
О книге «Подготовка набора данных для обучения и тестирования программного обеспечения на основе технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
