Вопрос или проблема
У меня есть большой набор КТ-изображений, содержащих области легких. Но у меня нет соответствующих пиксельно отмеченных изображений. Как я могу выполнить семантическую сегментацию, используя глубокое обучение в MATLAB? В качестве тестовой программы я создал 6 пиксельно отмеченных изображений с помощью инструмента Image Labeler. Но это непрактично. У меня есть тысячи таких изображений. Может кто-то помочь мне с решением?
Если у вас есть ограничивающие прямоугольники, то вы можете использовать MaskRCNN, и он сможет предоставить вам такие сегментации.
Если у вас их нет, посмотрите на несупервизируемую сегментацию. Также вам нужно что-то в качестве вывода, если вы хотите попробовать супервизируемое обучение.
Ответ или решение
Для решения задачи семантической сегментации изображений легких в MATLAB, даже если у вас нет размеченных данных, существуют различные подходы и возможности. Рассмотрим их более подробно.
Теория (Theory):
Семантическая сегментация в контексте глубокого обучения предполагает, что для каждой пиксельной метки в изображении есть обоснованная разметка или метка. Обычно это требует наличия размеченных данных для обучения модели с учителем, таких как размеченные пиксели, где каждый пиксель ассигнован определенному классу (например, легкое, фоновая ткань и т.д.). Для создания таких размеченных изображений часто используют инструменты типа Image Labeler в MATLAB. Однако разметка тысяч изображений вручную неэффективна и трудоемка.
Пример (Example):
Без размеченных данных продвинутые методы, такие как Mask R-CNN, требуют по крайней мере ограничивающих прямоугольников (bounding boxes), что упрощает задачу разметки только на первом этапе. Если вы имеете ограничивающие прямоугольники, Mask R-CNN может использовать их для finer сегментации. Однако если этих данных нет, необходимо рассмотреть другие методы, такие как unsupervised или self-supervised learning, которые уменьшают зависимость от целиком размеченных наборов данных. Статья по unsupervised segmentation может предоставить ценные методики для подобных задач.
Применение (Application):
-
Использование Pre-trained Models: Подумайте об использовании pre-trained моделей. Такие модели могут быть обучены на большом наборе данных из похожих доменов, позволяя производить точный перенос обучения (transfer learning) на ваш набор данных даже с минимальным количеством меток.
-
Active Learning: Это подход, при котором модель вначале обучается на небольшом количестве размеченных данных, после чего активно запрашивает пользователя о разметке на основании данных, в которых модель менее уверена. Это возможно с использованием инструментов MATLAB для машинного обучения.
-
Unsupervised Learning: Если нет вообще никаких меток, рассмотрите возможность использования алгоритмов несупервайз обучения и кластеризации, которые автоматически обнаруживают потенциальные подсказки в структуре данных.
-
Semi-supervised Learning: Этот метод позволяет использовать небольшое количество размеченных данных в дополнение к большим массивам неразмеченной информации, чтобы повысить общую точность модели.
-
Crowdsourcing: В реальных проектах n>>>>m labelling часто осуществляется через краудсорсинговые платформы такие как Amazon Mechanical Turk, чтобы ускорить процесс разметки.
Каждый из упомянутых подходов имеет свои ограничения и преимущества, поэтому важно взвесить, какие из них наилучшим образом соответствуют вашим ресурсам и требованиям к проекту.