Анализ алгоритмов для диагностики рака молочной железы с использованием медицинских изображений

Статья посвящена современным методам обнаружения и анализа изображений. Рассматривается алгоритм SSD (Single Shot Multibox Detector), который позволяет обнаруживать несколько объектов на изображении, а также такие передовые подходы, как Vision Transformers (ViT) и Generative Adversarial Networks (GAN). Принцип работы метода SSD разработан для анализа изображений и точного определения объектов, в то время как ViT делит изображение на части и обращает внимание на каждый участок. GAN используются для создания новых данных, которые по внешнему виду напоминают реальные. Статья также рассматривает традиционные и современные методы анализа медицинских изображений, включая сегментацию, фильтрацию и методы глубокого обучения. Применение алгоритмов машинного обучения, таких как CNN, SVM и другие, позволяет достичь высокой точности при анализе изображений, а передовые методы, такие как U-Net и YOLO, активно используются в медицине для выявления органов или патологических изменений. Кроме того, в статье рассматриваются алгоритмы и методы, используемые для анализа медицинских изображений, включая сегментацию, обнаружение объектов и восстановление изображений. Современные технологии и подходы, в частности, Vision Transformer (ViT) и другие современные архитектуры, обеспечивают высокую эффективность, что позволяет сделать анализ медицинских изображений более быстрым и точным.