Umělé neuronové sítě a počítačové vidění v medicíně a chirurgii

Kód výsledku v 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>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/49777513:23520/22:43968147 RIV/00216208:11140/22:10455937

Výsledek na webu

<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>

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Umělé neuronové sítě a počítačové vidění v medicíně a chirurgii

Popis výsledku v původním jazyce

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

Název v anglickém jazyce

Artificial neural networks and computer vision in medicine and surgery

Popis výsledku anglicky

Introduction: Artificial neural networks are becoming an essential technology in data analysis, and their influence is starting to permeate the field of medicine. Experimental surgery has been a long-term subject of study of our lab; this is naturally reflected in our interest in other areas of modern technologies including artificial neural networks and their advancements. In the current issue, we would like to explore this aspect of technical progress. The main goal is to critically evaluate the strengths and weaknesses of artificial neural network technology concerning its use in clinical and experimental surgery. Methods: The article is focused on in-silico modeling, particularly on the potential of neural networks in terms of image data processing in medicine. The text briefly summarizes the historical development of deep learning neural networks and their basic principles. Furthermore, basic taxonomy tasks are presented. Finally, potential learning problems and possible solutions are also mentioned. Results: The article points out various possible uses of artificial neural networks in biological applications. Several biomedical applications of artificial neural networks are used to describe the division and principles of the most common tasks of machine learning and deep learning such as classification, detection, and segmentation. Conclusion: The application of artificial neural network methods in medicine and surgery offers a considerable potential; by learning directly from the data, they make it possible to avoid lengthy and subjective setting of parameters by an expert engineer. Nevertheless, the use of an unbalanced dataset can lead to unexpected, although traceable errors. The solution is to collect a dataset large enough to enable both learning and verification of proper functionality.

Druh

J_SC - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

CEP obor

—

OECD FORD obor

30502 - Other medical science

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2022

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Rozhledy v chirurgii

ISSN

0035-9351

e-ISSN

—

Svazek periodika

101

Číslo periodika v rámci svazku

12

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

564-570

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85147784703