Вопрос или проблема
У меня есть медицинские изображения, и мне нужно извлечь признаки из слоя, предшествующего слою классификации, используя VGG, например, но разрешение изображений неэффективно… Будут ли признаки без улучшения этого разрешения затронуты, или мне нужно улучшить разрешение перед извлечением признаков?
Я проводил обработку цветных изображений для извлечения признаков, используя VGG, с помощью этой обработки
preprocess = T.Compose([
T.Resize(256, interpolation=3),
T.CenterCrop(224),
T.ToTensor(),
T.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)),
])
image= load_img("aa.jpg", target_size=(224, 224,3))
proc=preprocess(image)
Что если изображения, которые у меня есть, черно-белые или размытые, будет ли эта обработка подходящей для них или мне нужно изменить её?
Если я правильно понимаю, вопрос в том, “влияют ли размытые изображения на извлеченные признаки из VGG?”
Да и нет, это зависит от вашего приложения (т.е. “для чего я хочу использовать эти признаки?”). В общем, мы не знаем, пока не попробуем. Общее правило: если врач-человек может это сделать, то есть хотя бы шанс, что это сработает.
Но технически ничего не должно мешать вам обучать/дорабатывать архитектуру VGG и извлекать из неё признаки. Обратите внимание, что вам нужно будет адаптироваться к размеру входных данных (например, 224x224x3 для VGG16) либо изменяя свои изображения, либо заменив входной слой модели.
Правка (для дополнительного комментария OP)
Выглядит нормально для меня (хотя я признаю, что не знаю, что делает interpolation). Это распространенная практика заполнять 3 цветных канала черно-белыми. Может быть, существуют более продвинутые техники, но я не могу вспомнить (прошло довольно много времени с тех пор, как я последний раз работал с медицинскими изображениями).
Ответ или решение
Извлечение признаков из изображений низкого разрешения
Извлечение признаков из медицинских изображений является критически важной задачей в области медицинского анализа с использованием глубокого обучения. Обсуждая ваши вопросы о разрешении изображений и их влиянии на эффективность извлечения признаков, необходимо обратить внимание на несколько ключевых аспектов.
1. Влияние разрешения на извлечение признаков
Первое, о чем стоит упомянуть, это влияние разрешения изображений на качество извлекаемых признаков. Когда изображение имеет низкое разрешение или является размытым, это может значительно ухудшить качество идентифицируемых характеристик. Альтернативно, если человек, обладающий опытом, может распознать определенные аномалии на этих изображениях, то имеется реальная вероятность того, что извлечение признаков также будет успешно. Если ваша задача заключается в выявлении определенных признаков, отсутствие хорошо определенной структуры на изображении может затруднить данный процесс.
2. Адаптация к структуре сети VGG
Сетевые архитектуры, такие как VGG, требуют входные изображения определенного размера (например, 224x224x3 для VGG16). Ваша используемая методология предварительной обработки изображения — изменение размера, центральная обрезка, нормализация — соответствует стандартным практикам. Однако, если ваши изображения являются градациями серого или размытыми, вам, возможно, придется внести коррективы.
Градации серого
Если ваши изображения представлены в градациях серого, важно адаптировать процесс обработки, чтобы соответствовать формату, требуемому сетью. Вы можете преобразовать одноканальные изображения в трехканальные, дублируя единственный канал (например, преобразовав его в RGB), или использовать более сложные методы, такие как преобразование в цветовое пространство, которое улавливает больше информации.
Размытие изображений
По поводу размытости, как уже упоминалось, это повлияет на качество извлекаемых признаков. Возможно, стоит рассмотреть предварительную обработку изображений, чтобы устранить размытости, если они являются результатом нежелательных факторов. Однако, если размытие является частью нормальных условий ваших медицинских изображений, то вам нужно будет экспериментировать и оценивать, насколько оно влияет на последующие результаты в зависимости от поставленных задач.
3. Экспериментальный подход
Важно помнить, что в науке и особенно в таких специфичных областях, как медицинская визуализация, необходимо пробовать и оценивать различные методы. Например, вы можете провести несколько экспериментов с различными форматами изображений, размерами и предобработками, чтобы выявить, что дает наилучшие результаты для вашей задачи. Также полезно задействовать качественную валидацию, как кросс-валидация, для оценки устойчивости и обобщающей способности модели.
Заключение
Извлечение признаков из изображений низкого разрешения, особенно в контексте медицинской визуализации, требует внимательного подхода и адаптации ваших методов обработки к особенностям данных, которые вы используете. Убедитесь, что вы пробуете разные стратегии, и не стесняйтесь адаптировать архитектуру модели к уникальным требованиям ваших изображений. В конечном счете, оптимальный процесс будет зависеть от специфических задач, которые вы перед собой ставите.