Çfarë janë gurët në veshka?
- Përmirësimi i njohjes së gurëve në veshka përmes vëmendjes dhe strategjive të bashkimit të veçorive me shumë shikime(arXiv)
Autor: Elias Villalvazo-Avila, Francisco Lopez-Tiro, Jonathan El-Beze, Jacques Hubert, Miguel Gonzalez-Mendoza, Gilberto Ochoa-Ruiz, Christian Daul
Përmbledhje:Ky kontribut paraqet një metodë të të mësuarit të thellë për nxjerrjen dhe shkrirjen e informacionit në lidhje me fragmentet e gurëve në veshka të marra nga këndvështrime të ndryshme të endoskopit. Imazhet e fragmenteve të sipërfaqes dhe të seksionit përdoren së bashku gjatë trajnimit të klasifikuesit për të përmirësuar fuqinë e diskriminimit të veçorive duke shtuar shtresa të vëmendjes në fund të çdo blloku konvolucional. Kjo qasje është krijuar posaçërisht për të imituar analizën morfo-kushtetuese të kryer në ex-vivo nga biologët për të identifikuar vizualisht gurët në veshka duke inspektuar të dyja pamjet. Shtimi i mekanizmave të vëmendjes në shtyllën kurrizore përmirësoi rezultatet e shtyllave kurrizore të nxjerrjes me një pamje me një mesatare prej 4%. Për më tepër, në krahasim me teknologjinë më moderne, bashkimi i veçorive të thella përmirësoi rezultatet e përgjithshme deri në 11% për sa i përket saktësisë së klasifikimit të gurëve në veshka.
2.Rritja e identifikimit të gurëve në veshka në imazhet endoskopike duke përdorur mësimin e transferimit me dy hapa(arXiv)
Autor:Francisco Lopez-Tiro, Juan Pablo Betancur-Rengifo, Arturo Ruiz-Sanchez, Ivan Reyes-Amezcua, Jonathan El-Beze, Jacques Hubert, "Michel Daudon", "Gilberto Ochoa-Ruiz", "Christian Daul"
Përmbledhje:Njohja e shkakut të formimit të gurëve në veshka është thelbësore për të vendosur trajtime që parandalojnë përsëritjen. Aktualisht ekzistojnë qasje të ndryshme për përcaktimin e llojit të gurëve në veshka. Megjithatë, procedura e referencës së identifikimit ex-vivo mund të zgjasë deri në disa javë, ndërsa një njohje vizuale in-vivo kërkon specialistë shumë të trajnuar. Janë zhvilluar modele të mësimit të makinerisë për t'u ofruar urologëve një klasifikim të automatizuar të gurëve në veshka gjatë një ureteroskopie; megjithatë, ka një mungesë të përgjithshme për sa i përket cilësisë së të dhënave dhe metodave të trajnimit. Në këtë punë, një qasje e të mësuarit me transferim me dy hapa përdoret për të trajnuar klasifikuesin e gurëve në veshka. Qasja e propozuar transferon njohuritë e mësuara mbi një grup imazhesh të gurëve në veshka të marra me një kamerë CCD (të dhënash të dhënash ex-vivo) në një model përfundimtar që klasifikon imazhet nga imazhet endoskopike (adetet ex-vivo). Rezultatet tregojnë se veçoritë e të mësuarit nga fusha të ndryshme me informacion të ngjashëm ndihmon në përmirësimin e performancës së një modeli që kryen klasifikimin në kushte reale (për shembull, kushtet e ndriçimit të pakontrolluar dhe turbullira). Së fundi, në krahasim me modelet që janë trajnuar nga e para ose duke inicializuar peshat ImageNet, rezultatet e marra sugjerojnë se ekstraktet me qasje me dy hapa kanë karakteristika që përmirësojnë identifikimin e gurëve në veshka në imazhet endoskopike.
3.Klasifikues i interpretueshëm i të mësuarit të thellë nga zbulimi i pjesëve prototipike në imazhet e gurëve në veshka(arXiv)
Autor:Daniel Flores-Araiza, Francisco Lopez-Tiro, Elias Villalvazo-Avila, Jonathan El-Beze, Jacques Hubert, Gilberto Ochoa-Ruiz, Christian Daul
Abstrakt: Identifikimi i llojit të gurëve në veshka mund t'i lejojë urologët të përcaktojnë shkakun e formimit të tyre, duke përmirësuar përshkrimin e hershëm të trajtimeve të përshtatshme për të zvogëluar rikthimet e ardhshme. Megjithatë, aktualisht, diagnoza ex-vivo e lidhur (e njohur si analiza morfo-kushtetuese, MCA) kërkon kohë, e shtrenjtë dhe kërkon një përvojë të madhe, pasi kërkon një komponent analize vizuale që varet shumë nga operatori. Kohët e fundit, metodat e mësimit të makinerive janë zhvilluar për njohjen endoskopike të gurëve in-vivo. Metodat e cekëta janë demonstruar të jenë të besueshme dhe të interpretueshme, por shfaqin saktësi të ulët, ndërsa metodat e bazuara në mësim të thellë japin saktësi të lartë, por nuk janë të shpjegueshme. Megjithatë, vendimet me interes të lartë kërkojnë diagnozë të kuptueshme me ndihmën e kompjuterit (CAD) për të sugjeruar një kurs veprimi të bazuar në prova të arsyeshme, në vend që thjesht të përshkruajnë një të tillë. Këtu, ne hetojmë mjetet për të mësuarit e prototipave pjesërisht (PP) që mundësojnë modele të interpretueshme. Propozimi ynë sugjeron një klasifikim për imazhin e copëzave të gurëve në veshka dhe jep shpjegime në mënyrë të ngjashme me ato të përdorura në metodën MCA.
