Глава
On the Influence of Layer Importance on LLM Fine-Tuning Acceleration and Quality
В книге
Предлагается интеграция нейронной сети в качестве параллельной элементной базы в телекоммуникационную систему. В этом случае умение учиться или адаптироваться к внешним условиям применяется как главное преимущество. Для телекоммуникационных систем в условиях, когда это возможно, эта возможность повысит помехозащищенность, надежность, работоспособность. В статье рассматривается пример интеграции нейронной сети в фильтр дискретных согласованных сигналов. Отмечено, что использование параллельных математических методов при обработке сигналов приводит к максимальному эффекту повышения качественных показателей таких телекоммуникационных элементов.
Обоснование. Несмотря на широкий спектр зарубежных исследований по созданию автоматизированного метода измерения угла Кобба на рентгенограмме позвоночника, отечественного вспомогательного инструмента, позволяющего оптимизировать процесс определения степени тяжести сколиотической деформации и выбора эффективного метода лечения, до сих пор не существует.
Цель — исследовать алгоритмы выделения на рентгеновском снимке позвоночного столба, позвонков и построения касательных к межпозвонковым дискам для последующего автоматизированного анализа рентгенограмм позвоночника пациентов, страдающих идиопатическим сколиозом, с целью оценки степени тяжести.
Материалы и методы. Расчерчены ручным методом сертифицированным врачом-рентгенологом и включены в датасет для обучения нейросети 300 цифровых рентгенограмм позвоночника детей и подростков с идиопатическим сколиозом для определения степени сколиоза на основании величины угла Кобба. Использовали два методологических подхода — детерминированный метод скользящих окон и алгоритм на базе нейронной сети, апробация которых показала значительное преимущество последнего.
Результаты. Созданы основы компьютерной системы автоматизации анализа медицинских рентгенологических изображений позвоночного столба. Особый подход к обучению и аугментации данных, а также разметка одним квалифицированным специалистом позволили обучить нейронную сеть и добиться правильного распознавания угла Кобба более чем на 85 % рентгенограмм.
Заключение. Сделан первый шаг к созданию современного отечественного инновационного продукта, основанного на технологии глубоких нейронных сетей — распознавания и 2D-изображений позвоночника и автоматического расчерчивания углов Кобба.
В статье рассмотрена возможность использования нейросетевых технологий для автоматизированного поиска дефектов текстильных материалов. Представлен разработанный лабораторный стенд, на котором проводится фотосъемка образцов для формирования обучающей выборки. Проведен ряд исследований по влиянию различных видов освещенности материала при получении изображения с камеры. Выполнено исследование по влиянию изменения угла наклона камеры относительно образца ткани. Предложены различные варианты по устранению нежелательного искажения на изображениях.