Artificial neural networks and computer vision in medicine and surgery
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00669806%3A_____%2F22%3A10455937" target="_blank" >RIV/00669806:_____/22:10455937 - isvavai.cz</a>
Alternative codes found
RIV/49777513:23520/22:43968147 RIV/00216208:11140/22:10455937
Result on the web
<a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=XSaT2WaKdY" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=XSaT2WaKdY</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.33699/PIS.2022.101.12.564-570" target="_blank" >10.33699/PIS.2022.101.12.564-570</a>
Alternative languages
Result language
čeština
Original language name
Umělé neuronové sítě a počítačové vidění v medicíně a chirurgii
Original language description
Úvod: Umělé neuronové sítě se stávají důležitou technologií při analýze dat a jejich vliv začíná prostupovat i do oblasti medicíny. Naše pracoviště se dlouhodobě věnuje experimentální chirurgii, na to navazuje náš zájem o pokrok v ostatních oblastech moderních technologií a tím i umělých neuronových sítí. V rámci aktuálního čísla chceme prozkoumat i tento aspekt technického pokroku. Hlavním cílem je kritické zhodnocení silných i slabých stránek technologie umělých neuronových sítí s ohledem na využití v klinické a experimentální chirurgii.Metody: V článku je věnována pozornost in-silico modelování a zejména pak možnostem neuronových sítí s ohledem na zpracování obrazových dat v medicíně. V textu je krátce shrnut historický vývoj hlubokého učení neuronových sítí a základní principy jejich fungování. Dále je představena taxonomie základních řešených úloh. Zmíněny jsou i možné problémy při učení i s možnostmi jejich řešení.Výsledky: Článek poukazuje na rozličné možnosti umělých neuronových sítí v biologických aplikacích. Na řadě biomedicínských aplikací umělých neuronových sítí popisuje rozdělení a princip základních úloh strojového učení a hlubokého učení - klasifikace, detekce a segmentace.Závěr: Aplikace metod umělých neuronových sítí mají v medicíně a chirurgii značný potenciál. Obcházejí potřebu zdlouhavého subjektivního nastavování parametrů znalostním inženýrem, neboť se učí přímo z dat. Při využití nevhodně vyváženého datasetu však může docházet k neočekávaným, avšak zpětně vysvětlitelným chybám. Řešení představuje vytvoření dostatečně bohatého datasetu pro učení a ověření funkce
Czech name
Umělé neuronové sítě a počítačové vidění v medicíně a chirurgii
Czech description
Úvod: Umělé neuronové sítě se stávají důležitou technologií při analýze dat a jejich vliv začíná prostupovat i do oblasti medicíny. Naše pracoviště se dlouhodobě věnuje experimentální chirurgii, na to navazuje náš zájem o pokrok v ostatních oblastech moderních technologií a tím i umělých neuronových sítí. V rámci aktuálního čísla chceme prozkoumat i tento aspekt technického pokroku. Hlavním cílem je kritické zhodnocení silných i slabých stránek technologie umělých neuronových sítí s ohledem na využití v klinické a experimentální chirurgii.Metody: V článku je věnována pozornost in-silico modelování a zejména pak možnostem neuronových sítí s ohledem na zpracování obrazových dat v medicíně. V textu je krátce shrnut historický vývoj hlubokého učení neuronových sítí a základní principy jejich fungování. Dále je představena taxonomie základních řešených úloh. Zmíněny jsou i možné problémy při učení i s možnostmi jejich řešení.Výsledky: Článek poukazuje na rozličné možnosti umělých neuronových sítí v biologických aplikacích. Na řadě biomedicínských aplikací umělých neuronových sítí popisuje rozdělení a princip základních úloh strojového učení a hlubokého učení - klasifikace, detekce a segmentace.Závěr: Aplikace metod umělých neuronových sítí mají v medicíně a chirurgii značný potenciál. Obcházejí potřebu zdlouhavého subjektivního nastavování parametrů znalostním inženýrem, neboť se učí přímo z dat. Při využití nevhodně vyváženého datasetu však může docházet k neočekávaným, avšak zpětně vysvětlitelným chybám. Řešení představuje vytvoření dostatečně bohatého datasetu pro učení a ověření funkce
Classification
Type
J<sub>SC</sub> - Article in a specialist periodical, which is included in the SCOPUS database
CEP classification
—
OECD FORD branch
30502 - Other medical science
Result continuities
Project
—
Continuities
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Others
Publication year
2022
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Name of the periodical
Rozhledy v chirurgii
ISSN
0035-9351
e-ISSN
—
Volume of the periodical
101
Issue of the periodical within the volume
12
Country of publishing house
CZ - CZECH REPUBLIC
Number of pages
7
Pages from-to
564-570
UT code for WoS article
—
EID of the result in the Scopus database
2-s2.0-85147784703