Вопрос или проблема
У меня есть 500 Dicom изображений медицинских сканирований пациентов. Это трёхмерные сканы, форма = [300 x 300 x 3]. Из них я извлёк фронтальный и боковой виды. Таким образом, для каждого пациента у меня есть 2 изображения формы [300 x 300].
Чтобы построить классификатор,
должен ли я объединить эти 2 вида и обучить CNN {[300 x 300 x 2] x 500} -> многоканальный ввод,
или мне следует передать каждое изображение как новые данные в целом {[300 x 300 x 1000]} -> многовходное обучение?
Одним из других подходов, который вы можете попробовать, является подход с несколькими входами и одним выходом, в котором эти 2 изображения передаются на 2 разные слои, оттуда происходит объединение слоев для выполнения задачи классификации.
Это можно сделать с помощью Keras Functional API
input1 = keras.layers.Input(shape=(1,))
input2 = keras.layers.Input(shape=(1,))
cnn1 = keras.layers.Conv2D(32, 3, activation=keras.activations.relu)(input1)
cnn2 = keras.layers.Conv2D(32, 3, activation=keras.activations.relu)(input2)
merged = keras.layers.Concatenate(axis=1)([input1, input2])
dense1 = keras.layers.Dense(2, activation=keras.activations.relu)(merged)
output = keras.layers.Dense(1, activation=keras.activations.sigmoid)(dense1)
model10 = keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)
При передаче данных в модель создайте отдельные массивы ввода для этих 2 изображений.
model0.fit([array_1, array_2], output, batch_size=16, epochs=100)
Ответ или решение
CNN с многоканальным вводом vs. CNN с многопримерным обучением для классификации медицинских изображений
Ваша задача заключается в классификации 500 медицинских сканирований, представляющих собой трехмерные изображения размером [300 x 300 x 3]. Вы извлекли две ориентации (фронтальный и боковой виды), которые имеют размерность [300 x 300]. Теперь возникает вопрос: стоит ли объединять эти два вида в многоканальный ввод или рассматривать их как отдельные примеры для многопримерного обучения.
Многоканальный ввод (Multi-channel input)
При выборе подхода с многоканальным вводом вы фондируете на использовании двух изображений для каждой карточки, что позволяет сети захватывать более полное представление каждого пациента. Это осуществляется путем стекирования изображений, что приведет к входному формату размером [300 x 300 x 2]. Данный подход имеет свои явные преимущества:
- Объединение информации: Стек изображений может помочь сети лучше понять взаимосвязи между двумя видами, что может улучшить качество классификации.
- Упрощенная архитектура: Используя один конволюционный слой для обработки многоканального ввода, вы уменьшаете количество операций и сложность сети, что важно при ограниченном размере выборки.
- Улучшение обобщения: Обучение на многоканальных данных может способствовать улучшению обобщающей способности модели, поскольку сеть будет учитывать оба вида изначально.
Многопримерное обучение (Multi-instance learning)
С другой стороны, подход с многопримерным обучением, в котором вы рассматриваете каждое изображение как отдельный пример, ведет к формату данных [300 x 300 x 1000] (исходя из 1000 изображений). Данный подход имеет свои плюсы и минусы:
- Раздельная обработка: Сеть обрабатывает два вида индивидуально, что может дать возможность каждой подмодели сосредоточиться на определенном аспекте визуализации.
- Гибкость в архитектуре: Можно использовать разные CNN-архитектуры для каждой из частей, что может быть полезно, если условия изображений различаются.
- Более высокие требования к данным: Такой подход может потребовать больше данных для адекватного обучения, особенно если рассматриваемая модель сложная.
Рекомендованный подход: Многоходовой ввода и объединение
Предлагаемый подход в вашем вопросе с мультимодальным вводом и последующим объединением — это эффективное решение как для использования конволюционных нейронных сетей (CNN), так и для достижения более высоких результатов. В этом случае вам не придется делать выбор между предложенными подходами, поскольку комбинировать преимущества обоих наиболее рационально.
Используя Keras Functional API, вы можете создать модель, принимающую оба изображения как отдельные входы, а затем комбинировать выводы от каждого изступка слоя для классификации. Ваш приведенный пример, содержит хорошую иерархию обработки, где каждый канал может быть преобработан соответственно, а затем объединён в единую структуру для последующей классификации.
Заключение
Выбор между многоканальным вводом и многопримерным обучением зависит от ваших конкретных целей и доступных ресурсов. Однако рекомендуется рассмотреть возможность использования комбинированного подхода, который может извлечь выгоду из описанных выше методов, обеспечивая непрерывное улучшение точности и качества модели. Важно также оптимизировать процесс обучения, подбирая правильные параметры модели и проводя тщательный анализ полученных результатов.
Помните, что правильный выбор стратегии может существенно повлиять на результаты классификации, особенно в медицинских приложениях, где точность имеет критическое значение.