ترجمه مقاله استواری و قابلیت اطمینان شبکه های عصبی پیچشی (کانولوشن) – سال 2021
مشخصات مقاله:
عنوان فارسی مقاله:
استواری و قابلیت اطمینان شبکه های عصبی پیچشی (کانولوشن) در تشخیص ضایعات رنگدانه ای (پیگمانته) پوست
عنوان انگلیسی مقاله:
Robustness of convolutional neural networks in recognition of pigmented skin lesions
کلمات کلیدی مقاله:
هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و ژرف، شبکه های عصبی، درماتولوژی (پوست شناسی)، نئوپلاسم های پوست، ملانوما یا خال سرطانی، خال مادرزادی
مناسب برای رشته های دانشگاهی زیر:
پزشکی، مهندسی کامپیوتر، مهندسی پزشکی
مناسب برای گرایش های دانشگاهی زیر:
هوش مصنوعی، پوست و مو، سایبرنتیک پزشکی
وضعیت مقاله انگلیسی و ترجمه:
مقاله انگلیسی را میتوانید به صورت رایگان با فرمت PDF از باکس زیر دانلود نمایید. ترجمه این مقاله با فرمت WORD – DOC آماده خریداری و دانلود آنی میباشد.
فهرست مطالب:
چکیده
1- مقدمه
2- مواد و روش ها
1-2 طرح تحقیق و مطالعه
2-2 مجموعه داده ها
3-2 پیشرفت و بسط طبقه بندی کننده
4-2 روش هایی برای کاهش شکنندگی و عدم انعطاف
5-2 آنالیز و تحلیل
3- نتایج
1-3 عملکرد پایه و مبنا و شکنندگی (عدم انعطاف)
2-3 اثربخشی روش های امتحان شده روی تغییرات مصنوعی
3-3 اثربخشی روش های تست و امتحان شده روی تغییرات طبیعی
4- بحث و گفتگو
1-4 کاربردها و مفاهیم عملی
2-4 محدودیت ها
5- نتیجه گیری
منابع
قسمتی از مقاله انگلیسی و ترجمه آن:
Abstract
Background A basic requirement for artificial intelligence (AI)–based image analysis systems, which are to be integrated into clinical practice, is a high robustness. Minor changes in how those images are acquired, for example, during routine skin cancer screening, should not change the diagnosis of such assistance systems. Objective To quantify to what extent minor image perturbations affect the convolutional neural network (CNN)–mediated skin lesion classification and to evaluate three possible solutions for this problem (additional data augmentation, test-time augmentation, anti-aliasing).
Methods We trained three commonly used CNN architectures to differentiate between dermoscopic melanoma and nevus images. Subsequently, their performance and susceptibility to minor changes (‘brittleness’) was tested on two distinct test sets with multiple images per lesion. For the first set, image changes, such as rotations or zooms, were generated artificially. The second set contained natural changes that stemmed from multiple photographs taken of the same lesions.
Results All architectures exhibited brittleness on the artificial and natural test set. The three reviewed methods were able to decrease brittleness to varying degrees while still maintaining performance. The observed improvement was greater for the artificial than for the natural test set, where enhancements were minor.
چکیده
پیش زمینه: نیاز پایه و اساسی برای سیستم های آنالیز تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی (AI)، که می بایست در طب بالینی ادغام شوند، از استواری و قابلیت اطمینان بالایی برخوردار است. تغییرات جزئی و اندک در نحوه ی بدست آوردن آن تصاویر، برای مثال، در طول غربالگری روتین سرطان پوست، نباید تشخیص چنین سیستم های کمکی (سیستم های کمک یار پزشک) را تغییر دهد.
هدف: هدف کمی سازی و سنجش این است که درهم ریختگی ها و تغییرات جزئی تصویر تا چه میزان طبقه بندی ضایعه ی پوستی به واسطه ی شبکه ی عصبی پیچشی (کانولوشن) (CNN) را تحت تأثیر قرار می دهند و همچنین بررسی سه راه حل ممکن و عملی برای این مشکل است (داده افزایی اضافی، افزایش زمان تست، خوشنماسازی).
روش ها: ما سه معماری رایج و متداول CNN را برای ایجاد تمایز بین تصاویر درموسکوپی ملانوما یا خال سرطانی و خال های مادرزادی تمرین کرده و به کار بردیم. متعاقبا، عملکرد و حساسیت آنها نسبت به تغییرات جزئی (شکنندگی و عدم انعطاف) بر روی دو مجموعه ی امتحانی متمایز با تصاویر متعدد برای هر ضایعه تست و امتحان شد. برای مجموعه ی نخست، تغییرات تصاویر، مثل چرخش یا بزرگنمایی (زوم)، به صورت مصنوعی ایجاد شدند. مجموعه ی دوم تغییرات طبیعی را دربرمیگرفت که از چندین عکس گرفته شده از همان ضایعات ناشی می شدند.
نتایج: تمامی معماری ها شکنندگی و عدم انعطاف در مجموعه امتحانی مصنوعی و طبیعی را نشان دادند. سه روش بررسی شده قادر به کاهش شکنندگی و عدم انعطاف تا درجات مختلف بودند درحالیکه همچنان عملکرد را حفظ می کردند. ارتقا و بهبود دیده شده برای مجموعه امتحانی مصنوعی بیشتر از طبیعی بود، جایی که پیشرفت ها جزئی و اندک بودند.
