6

У компьютера есть глаза⁠⁠

Серия ИИ в хирургии

Я хирург, параллельно занимаюсь медтехом. Решил запустить цикл постов про компьютерное зрение в медицине и хирургии. Начнём с базы

Пару лет назад открыл для себя фичу в телефоне: фотографируешь любой предмет, и система говорит, что это, и находит ссылки. Удобно, чтобы понять, хороший ли алкоголь подарил пациент (шутка, конечно). А еще классно ходить в лес с такой камерой, фоткать растения и узнавать их названия.

Выглядит как магия. Именно поэтому меня заинтересовала эта технология. Сразу возникла мысль о применении в практике.
Для начала разберемся: ИИ не видит картинку так, как видим мы.

Кадр — это таблица чисел

Для машины любое изображение — сетка пикселей. Каждый пиксель — числа: сколько в нём красного, зелёного и синего. Скромный снимок в 1 мегапиксель — около трёх миллионов чисел. Кадр с современного телефона — десятки миллионов.

Всё «понимание» дальше — математика над этими числами. Много простых операций, наложенных друг на друга.

Лесенка узнавания

Каждый этаж смотрит не на пиксели, а на находки предыдущего:

  1. Первый слой. Маленький фильтр ползёт по кадру и ищет элементарное: границу света и тени, пятно цвета. Видит только края и цвета.

  2. Второй слой. Складывает из краёв текстуры и формы.

  3. Третий слой. Собирает части объектов: кончик инструмента, блеск влажной ткани.

  4. Верхние этажи. Узнаёт целое: «это граспер», «это желчный пузырь».

Слоёв на самом деле гораздо больше, я упростил. Но принцип тот же, что с ординатором, которого учишь читать операционное поле. Объяснения работают слабо. Работает объём живых примеров с обратной связью. Сто разобранных случаев полезнее десяти лекций.

Три базовых кирпича

На выходе у системы три операции:

  • Классификация — ЧТО на кадре (например, идёт фаза клипирования).

  • Детекция — ГДЕ объект (рамка вокруг инструмента).

  • Сегментация — КОНТУР, обведённый попиксельно.

Из этих трёх кирпичей и собраны все системы компьютерного зрения. Эх, магии никакой нет. Есть числа, фильтры и очень много размеченных примеров. В следующей части разберу, как сеть вообще учится и что такое «разметка».

0
Автор поста оценил этот комментарий

Посмотрите в сторону камер типа Sipeed MaixCAM2
Их можно самостоятельно обучать на изображениях + работают локально (можно запустить модели, которых хватит для машинного зрения). Стоят вполне демократично

раскрыть ветку

Темы

Политика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

18+

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Игры

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юмор

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Отношения

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Здоровье

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Путешествия

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Спорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Хобби

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Сервис

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Природа

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Бизнес

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Транспорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Общение

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юриспруденция

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Наука

Теги

Популярные авторы

Сообщества

IT

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Животные

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кино и сериалы

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Экономика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кулинария

Теги

Популярные авторы

Сообщества

История

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Недвижимость и ремонт

Теги

Популярные авторы

Сообщества