На сегодняшний день алгоритмы глубокого обучения уже нашли применение во многих направлениях медицинской визуализации, включая рентген, УЗИ, КТ и МРТ. Автоматизация диагностических процедур открывает преимущества как для пациентов, так и для врачей: повышается точность и надежность результатов обследования, упрощается вынесение диагностических заключений и появляются основания для индивидуальной адаптации терапевтических мер.
Основной предпосылкой для использования искусственных нейронных сетей во многих случаях являются технологии машинного зрения. В этом техническом документе менеджер по продукции Basler Петер Берингер (Peter Behringer) рассказывает о четырех этапах типичного процесса обработки изображений и сравнивает три архитектуры систем машинного зрения для глубокого обучения: встраиваемых систем, ПК-систем и систем на базе фреймграббера с FPGA.
Хотите узнать больше о глубоком обучении с технологиями машинного зрения? В техническом документе «Искусственный интеллект в сфере обработки изображений » сравниваются преимущества и недостатки методов на основе глубокого обучения с обычными методами анализа изображений.
Загрузите технический документ прямо сейчас
Специалисты отдела продаж Basler будут рады ответить на любые ваши вопросы по этой теме.
