Mit dem Auftauchen riesiger Cloud-vereinfachter KI- und ML-Stufen, die von AWS und Google angeboten werden, ist es für die Anwendungsingenieure viel einfacher geworden, KI und ML in ihre Anwendung zu integrieren und die Vorteile der komplexen KI zu nutzen. ML-Berechnungen auch ohne interne AI-Spezialisten.

Zweifellos besteht die allgegenwärtigste Verwendung von KI in der Nachahmung menschlicher Kooperationen oder der Art und Weise, wie Menschen Informationen sehen – Vision und Diskurs . Während der Diskurs ein ebenso wesentlicher Bereich der KI ist und das gleiche Maß an Fortschritten in diesem Bereich voranschreitet, liegt der Schwerpunkt dieses Artikels auf der Vision. Ein zentrales Fragment des Sichtfeldes ist das Verständnis von Bildern und Aufnahmen . Gegenwärtige Web-Clients, die mit erstklassigen, vielseitigen Kameras ausgestattet sind, liefern und verschlingen eine gewaltige Menge gewöhnlicher Bild- / Videoinhalte. Das Anordnen, Trennen, Ändern und Analysieren der Bildinformationen ist ein üblicher Anwendungsfall.

Mit KI / ML-Angeboten aus Cloud-basierten Bereichen erhalten wir eine Unmenge von Vermögenswerten mit unglaublichen günstigen Umständen. In diesem Artikel wird versucht, einige Einblicke in diese Fähigkeiten zu vermitteln. Beim Verwalten von Bildern drehen sich die bekanntesten Anwendungsfälle darum, zu unterscheiden und zu erkennen, was sich in einem Bild befindet. Mit KI-Stufen sind wir für Folgendes geeignet:

  • Gesichtserkennung – ob es ein menschliches Gesicht ist? Ist es wirklich ein menschliches Gesicht, das mit einem der Auftritte in meiner Datenbank koordiniert?
  • Objekte unterscheiden – welche Objekte sind im Bild vorhanden? Könnten wir jeden dieser Artikel unterscheiden und benennen?
  • Inhalt Erkennung – in Instanz eines Inhaltsarchiv, würden wir in der Lage sein , den Inhalt zu trennen?
  • Logos, Meilensteinerkennung – können wir charakteristische oder gefälschte Touristenorte oder Organisationslogos richtig unterscheiden und benennen?

Es gibt verschiedene ausgeprägte Arten von künstlicher Gehirnleistung, und eine bemerkenswerte Art von KI wird Computer Vision genannt. Es spielt auf die Fähigkeit von PCs an, Informationen zu erhalten, zu verarbeiten und zu untersuchen, die im Wesentlichen aus visuellen Quellen stammen – beispielsweise die Fähigkeit, die Entwicklung zu verfolgen oder zu antizipieren -, könnte aber auch Informationen von Wärmesensoren und anderen vergleichbaren Quellen enthalten.

Sie können die Bildbestätigung als eine Teilmenge der PC-Vision bezeichnen, indem sie auf die Fähigkeit eines PCs hinweist, „zu sehen“, um die Daten zu decodieren und aus einem Bild zu verstehen, sei es ein Standbild, ein Video, realistisch, oder sogar leben. Dies ist keine kleine Errungenschaft. Bei der unwahrscheinlichen Möglichkeit, dass Sie sich bei einer ungewöhnlichen Rechtschreib- oder Satzstrukturänderung, die von Google, Siri oder Microsoft Word empfohlen wird, zu irgendeinem Zeitpunkt den Kopf zerkratzt haben, erhalten Sie an diesem Punkt eine Vorstellung davon, wie intensiv es für PCs ist, die Grundsätze zu verstehen von komponiertem Dialekt, obwohl sie nicht überraschend und vorhersehbar sind. Es wird immer mehr verwirrt, wenn PCs mit dem Bild arbeiten.

Zum Beispiel:

Denken Sie daran, dass ein Foto, ein Bild oder ein Video weitaus irrsinniger und offener ist als die Wörter, aus denen ein Satz besteht. Denken Sie an ein Kind, das von Licht und Schattierungen überrascht ist, und Sie beginnen, die Erfahrung eines PCs zu beginnen, der keine vordefinierte Methode hat, um die verschiedenen Informationen in einem Bild zu verstehen. Um ehrlich zu sein, ist ein Foto im Wesentlichen eine Ansammlung von kleinen, schattierten Flecken, die im Beispiel gezeigt werden (was wir Pixel nennen, um progressiv genau zu sein). Um zu verstehen, was all diese Punkte bedeuten, muss der PC zunächst verstehen, dass Konstruktionen aus Elementen bestehen, die als Elemente bezeichnet werden, und dass Artikel im Raum existieren und Maße und ein oder mehrere Elemente aufweisen. Das ist eine wirklich steile Erwartung, Informationen aufzunehmen. (Um ehrlich zu sein, als Menschen nutzen wir einen Großteil unserer intellektuellen Fähigkeiten, um visuelle Daten zu verarbeiten!)

Wie kann man PCs dazu anweisen?

Um PCs mit der Verarbeitung visueller Informationen zu beauftragen, müssen Sie sie anweisen, Entwürfe wahrzunehmen. Zu Beginn der Darstellung haben die Wissenschaftler verschiedene Ansätze zur Unterscheidung von Zahlen und Buchstaben verwendet, die als optische Zeichenbestätigung bezeichnet werden. Dies ist die Innovation, die es ermöglicht, Bücher und Papiere zu untersuchen und Zeichen in einen PC zu nutzbaren Inhalten umzuwandeln vorhandenes Handy, um ebenfalls von einem Foto zu machen.

Verschiedene Arten von komplexer Programmierung, die im Laufe der letzten 50 Jahre gestiegen sind, haben es PCs ermöglicht, zu entdecken, dass einige Beispiele von Pixeln die Kanten eines Elements wirklich charakterisieren, dass es ein so unglaubliches Wunder wie das Messen gab (in Wahrheit einige sie!), und dass Schattierungsflecken möglicherweise einen Platz mit einem ähnlichen Artikel haben. Dieses Verfeinerungsverfahren wurde im Laufe des letzten Jahrzehnts aufgrund von unglaublich schnellen, aber minderwertigen PCs, erstaunlichen Designprozessoren und dem Web unter verschiedenen Fortschritten beschleunigt.

Durch verschiedene Strategien, die als „maschinelles Lernen“ bezeichnet werden, könnten PCs, oder besser gesagt, Mammutgruppen von ihnen miteinander verbunden, Tausende und Abertausende von Bildern, sogar Millionen, unterstützen und innerhalb weniger Minuten bis Stunden verarbeitet werden Bilder, entdecken Designs, koordinieren die verschiedenen Beispiele miteinander und ergeben eine wichtige Untersuchung – sie werden schnell verwirrend. Ein sinnloses Modell kann jedoch jedes der Bilder entdecken, bei denen sich auf einem Ponton Personen befinden, die Katzen halten.

Bilderkennung in AI: Wie kann es unser Leben beeinflussen?

Die Bildbestätigung beschränkt sich nicht nur auf die Anordnung ausgedehnter Gruppen von Fotografien, die nach amüsanten Katzen suchen. Es ist die verborgene Innovation, die sich hinter einer Vielzahl von bestehenden Programmen und Anwendungen verbirgt. Zum Beispiel haben Sie höchstwahrscheinlich von der Fähigkeit Ihres Telefons profitiert, Wahrnehmungen zu erkennen, um bessere Bilder aufzunehmen. Oder von Facebooks Fähigkeit, Ihre Lieben automatisch zu unterscheiden. Oder von Google, das nach etwas Unregelmäßigem suchen kann, wie Bilder von Hockeyspielern, die substanzgeschattete Schlittschuhe tragen. Hinter diesen anscheinend einfachen Verfahren steckt eine enorme Macht, die in Server-Ranches untergebracht ist, riesige Lagermöglichkeiten für Milliarden von Fotos und ein schrecklicher Teil des durchdachten Designs.

Zusätzliche Frontlinien nutzen sich jedoch durch. Fahrzeuge mit „Selbstfahrer“ -Modi, wie die von Tesla, sind mit Kameras ausgestattet, die ihre Umgebung zerstören, und sie sorgen dafür, dass sie nicht auf verschiedene Autos, Einzelpersonen oder Trennwände oder Rehe stoßen. Automaten auf Käuferebene verfügen derzeit über Kameras, die sie nicht nur vor Kollisionen mit Bäumen und Strukturen schützen, sondern auch verloren gehen, wenn ein GPS-Flag schwach ist. Darüber hinaus nutzt das therapeutische Feld Innovationen für die Bilderkennung für eine große Gruppe von Anwendungen, wie z. B. die Wiederherstellung restorativer Bildgebung, beispielsweise für Mammographen, um Patienten genauer zu analysieren.

Auf geschäftlicher Ebene wird Bildbestätigung für alles verwendet, von progressiven Anpassungen der logischen Werbung in relevante Bilder über das Zerlegen von Online-Networking-Angeboten bis hin zur Berechnung der echten Schätzung von Sponsoren für Spiele über mehrere Stufen.

FOTOSTUDIEN ZUR BILDANERKENNUNG

In Bezug auf unser Wohlbefinden, insbesondere in unermesslich bedeutsamen Themen, ist die Garantie, dass das menschliche Denken (KI) die Ergebnisse verbessert, außergewöhnlich faszinierend. Zwar gibt es noch viel zu besiegen, um KI-untergeordnete medizinische Leistungen zu erbringen, aber vor allem sind Informationsbedenken und Befürchtungen der Pflege aufgrund von Maschinenfehlern und fehlender menschlicher Aufsicht zu beunruhigen. Dennoch besteht ein ausreichendes Potenzial für Gesetzgeber, technische Organisationen und Sozialversicherungsanbieter wird dazu beitragen, AI-gesteuerte Instrumente und Arrangements auszuprobieren

Momentan ist die Bildermittlung für menschliche Zulieferer äußerst langwierig, jedoch hat ein MIT-gefahrener Blick in eine Gruppe aufgebaut, die eine maschinelle Lernberechnung erstellt hat, mit der der 3D-Blick um ein Vielfaches schneller überprüft werden kann als dies heute der Fall ist. Diese enge kontinuierliche Bewertung kann den arbeitenden Spezialisten einen grundlegenden Beitrag leisten. Es ist ebenfalls vertraut, dass die KI das künftige Alter von radiologischen Geräten verbessern kann, die nicht von Gewebetests abhängig sind. KI-Bilduntersuchungen könnten auch entfernte Zonen unterstützen, die keinen einfachen Zugang zu Anbietern von Personaldienstleistungen haben, und sogar Telemedizin nach und nach zum Erfolg führen, da Patienten ihre Kameratelefone verwenden können, um Bilder von Hautausschlägen, Schnitten oder Wunden einzusenden, um herauszufinden, welche Sorgfalt sie haben lebenswichtig.

Im speziellen komplexen Universum der Sozialversicherung können KI-Geräte menschliche Lieferanten dabei unterstützen, ihre Verwaltung zu beschleunigen, Probleme zu analysieren und Informationen zu untersuchen, um Muster oder erbliche Daten zu erkennen, die jemanden zu einer bestimmten Krankheit neigen würden. Wenn das Sparen von Minuten Leben retten kann, kann das Lernen mit KI und maschinellem Lernen sowohl für den menschlichen Dienst als auch für jeden Patienten eine Transformation darstellen.  

Die Sozialversicherungsbranche hat unzählige Möglichkeiten, das von Menschen gemachte Bewusstsein und maschinelles Lernen zu nutzen, um immer genauere, proaktive und umfassende Patienteninteressen zu erhalten.

Von sinkenden Führungsgewichten bis hin zur Unterstützung der exakten Medikation erscheint die KI quer durch klinische, geldbezogene und operative Bereiche.

Die restaurative Bildgebung ist eine der sich am schnellsten bewegenden Regionen der Enthüllung und bietet Radiologen, Pathologen, Augenärzten und Spezialisten in anderen bildreichen Ländern die Möglichkeit, ihre Arbeitsprozesse durch Berechnungen zu erweitern, die konsistent Verbesserungen zeigen.

Wenn Sie sich jedoch am wichtigsten Rand der Entwicklung befinden, müssen Sie sich häufig um Themen kümmern, die noch niemand im Unternehmen erlebt hat.

Leistungen Gesundheit ist es gewohnt, in Bezug auf die IT-Weiterentwicklung des Wohlbefindens in der Post-Position zu sein. Ein breites Interesse an Framework, Informationsverwaltung und dem Fortschritt der inneren Programmierung impliziert, dass computergestütztes Denken nur die nachfolgende Phase eines langen Abenteuers in Richtung einer so guten Methodik zur Vermittlung von Qualitätsüberlegungen ist.

Vorteile der Bilderkennung im Gesundheitswesen

Bilder sind die größte Informationsquelle in der Sozialversicherung und in der Zwischenzeit eine herausragende Quelle für die Quellen, in denen es am schlimmsten ist, einen Zusammenbruch zu erleiden. Kliniker sollten sich heutzutage in hohem Maße auf die von erschöpften Radiologen durchgeführte restaurative Bilduntersuchung verlassen, und hier und da werden die Leistungen selbst abgebaut.

Dies ist jedoch ein Umstand, der sich ändern wird, da Pioniere in der medizinischen Innovation computergestützte Argumente für die Bildermittlung anwenden. Die PC-Vision-Programmierung, die von den neuesten fundierten Lernberechnungen abhängig ist, ermöglicht jetzt die automatisierte Untersuchung, um exakte Ergebnisse zu erzielen , die unbegrenzt schneller übermittelt werden, als dies mit einem manuellen Prozess möglich ist.

Da diese computergestützten Systeme in der Sozialversicherungsbranche unausweichlich werden, können sie radikale Veränderungen in der Art und Weise bewirken, in der Radiologen, Kliniker und sogar Patienten Imaging- Innovationen einsetzen, um die Behandlung zu überprüfen und die Ergebnisse zu verbessern.

  • Radiologe: Grundsätzlich gibt es bisher keine ausreichenden Radiologen, um sich an die sich regelmäßig entwickelnden Informationsmengen anzupassen, die von Röntgenstrahlen, MRI, PET, CT und Ultraschall erfasst werden. Dies ist unmissverständlich in der nachstehenden Grafik dargestellt, die die Kreuzkreuzung zwischen Interesse und Angebot von Radiologen in den Vereinigten Staaten zeigt. Die automatisierte Bildanalyse entlastet Radiologen überall , da sie nicht jedes Bild auf der Suche nach Anomalien untersuchen muss. Stattdessen müssen sich Kliniker nur auf Bilder konzentrieren, die für tiefe Lernalgorithmen geboten werden. Die KI kann Radiologen sogar Vorschläge für die Art der erkannten Anomalien geben. Im Kampf gegen Krebs kann dies beispielsweise Algorithmen erfordern, um die Wahrscheinlichkeit eines entweder gutartigen oder bösartigen Tumors hervorzuheben. Dies hilft Ärzten, sich auf Patienten zu konzentrieren, die Aufmerksamkeit benötigen, ihre diagnostische Arbeitslast zu verringern und sie bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.

  • Kliniker ohne Radiologe: Computergestützte, auf Intelligenz basierende Bilduntersuchungsprogramme werden eine Anpassung der Arbeitsplätze von Radiologen und verschiedenen Ärzten bewirken. Radiologen werden in der Lage sein, weniger Energie in Screening-Bilder zu investieren und sich auf Analyse und grundlegende Führung zu konzentrieren. Eine ähnliche Innovation wird nichtradiologischen Ärzten helfen, therapeutische Bilder zu entschlüsseln, wodurch sie weniger abhängig von Radiologie-Büros des Heilzentrums werden. Zum Beispiel sind Kliniker selbst ohne die Vorbereitung einer breiten Sonographie oder Radiologie in der Regel bereit, durch Ultraschallbilder direkte Befunde zu ziehen. Erkenntnisse, die durch robotergestützte Bildermittlung gegeben werden, werden ihre Fähigkeiten erweitern und alle Spezialisten und sogar Sanitäter dazu befähigen, Bilder von vielseitigen Ultraschallscannern zu entschlüsseln.
  • Patienten: Die dritte Zusammenkunft, die durch eine innovative therapeutische Bildermittlung von Nutzen ist, werden diejenigen sein, für die medizinische Dienste zur Verfügung stehen – Patienten. Sie werden zeitlich präzisere und schrittweise genaue Bestimmungen erhalten und müssen nie wieder Wochen für Nachwirkungen von Röntgenstrahl-Kontemplationen aufhängen. Der Anwendungsbereich für die Selbstbeobachtung wird zunehmen, einschließlich tragbarer Selbstfilteranordnungen. In der Einrichtung des Arztes unterliegen die Patienten einer weniger auffälligen Methodik und haben weniger Notwendigkeit, die Darreichung tödlicher oder radioaktiver Tracer-Medikamente in ihren Körper zu tragen. Die Strahlungsanteile von CT-Sweeps und Röntgenstrahlen werden verringert, und weniger Ausgaben sind wichtig, um den Zustand jedes Patienten zu analysieren oder zu überprüfen.

In welcher Eigenschaft wird die erweiterte Bildanalyse diese Vorteile bieten?

Der idealeste Ansatz, um zu beschreiben, was eine robotergestützte restaurative Bilduntersuchung die Situation von Patienten, Radiologen und verschiedenen Ärzten verbessern kann, ist die Demonstration einiger Präzedenzfälle. Zu den Fortschritten, auf die in den begleitenden Segmenten dieses Artikels eingegangen wird, gehören Entdeckungen aus der laufenden Erkundung, die Entwicklung von Arrangements und Elemente, die sich in der Kommerzialisierung befinden oder ab jetzt im geschäftlichen Gebrauch sind.

Mechanisierte medizinische Bildanalyse beim CT-Scanning

Die Verwendung von Faltungs-Neuronsystemen für den Abbau von CT-Untersuchungen hat in den letzten Jahren eine erhebliche Verbesserung und Entwicklung erfahren, jedoch wurden zumeist 2D-Schnitte aus Brust, Bauch und Geist eines Patienten eingeschlossen. Die Errungenschaften sind jedoch von Vorteil, da Wegbereiter die Durchführung tiefgreifender Lernarrangements verbessert haben, die die gesamte 3D-Bildanordnung anhand einer CT-Prüfung untersuchen.

Aidoc, eine Organisation, die über fundierte Lerninnovationen für den therapeutischen Bereich verfügt, hat in letzter Zeit die hauptsächliche Antwort auf den gesamten Körper für die CT-Untersuchung vorangetrieben, die die Kosten für Radiologen durch einen koordinierten Arbeitsprozess trägt und sie dazu befähigt, die Ergebnisse zu analysieren Brust, Rückenwirbelsäule, Eingeweide und Kopf, ohne zwischen diskreten Bilduntersuchungen wechseln zu müssen.

Geschwindigkeit, Leistung und Komfort der MRI steigern

Wie die CT-Filterung ist die Magnetresonanztomographie (MRI) eine nicht aufdringliche Strategie, um die inneren Vorgänge des Körpers zu untersuchen. Die MRT ist bei CT-Untersuchungen überhaupt nicht so gefährlich, da sie keine Strahlung ausstrahlt, um Bilder zu fangen. Sein Hauptnachteil ist jedoch die lange Prüfungszeit.

Beispielsweise kann eine Herz-MRI mehr als eine Stunde dauern.

Die San Francisco-Organisation Arterys hat auf dieses Problem angewiesen, das Bilduntersuchungen abhängig vom maschinellen Lernen durchzuführen, und hat eine Antwort entwickelt, die nicht nur die Zeit für kardiovaskuläre MRI-Untersuchungen verkürzt, sondern auch die Menge und die Art der Informationen erweitert. Besser noch, die ViosWorks-Anwendung von Arterys verfügt über ein weiteres MRI-Problem – die Anforderung, dass Patienten den Atem anhalten müssen, während bestimmte Untersuchungsarrangements durchgeführt werden.

ViosWorks verbessert die Bilder von MRI-Scannern und vermittelt eine 3D-Perspektive des Herzens mit der Erweiterung der beabsichtigten und gemessenen Blutstrominformationen. Wie aus den Imaging Technology News hervorgeht, ermöglicht ViosWorks die Erfassung von 20 Gigabyte an Informationen in einer kleinen Menge der Zeit, die für herkömmliche MRI-Innovationen erforderlich ist, um nur 200 Megabyte zu erhalten.

Dies befähigt einen Patienten, während der Untersuchung während der Untersuchung offen einzuatmen, im Gegensatz zu gewöhnlichen Durchläufen, bei denen ein Patient unter Umständen den Atem anhalten muss. Zum Beispiel wird ein Patient unter einer kardiovaskulären MRI-Beurteilung aufgefordert, während der Untersuchung mehrere Male nach oben zu bleiben, ohne zu atmen.

Mehr Sicherheit und Genauigkeit für PET-Scans

Ungeachtet der Analyse sind therapeutische Bildgebungsstrategien, z. B. die PET-Prüfung, zunehmend wertvoll für die Beurteilung der Reaktion der Patienten auf die Behandlung, insbesondere hinsichtlich des malignen Wachstums. Früherkennung und Besuchsreaktion sind zum Beispiel grundlegend, wenn Chemo- und Strahlenbehandlung zur Behandlung von malignem Lungenwachstum eingesetzt werden.

An dem Punkt, an dem Ärzte tolerante Reaktionen in der einen oder zwei Hauptwochen der Behandlung überblicken können, können sie die Messungen anpassen, indem sie entweder verringert werden, um die Gefahr in nicht krankem Gewebe zu verringern, oder indem die Dosis für Patienten erhöht wird, deren Tumore nicht entschlossen reagieren.

Die Fallstricke der PET-Bildgebung

Die PET-Filterung ermöglicht eine frühzeitige Reaktionsbewertung und ist im Gegensatz zur Biopsie eine nicht aufdringliche Option, erwartet jedoch, dass Patienten einen inneren Teil eines als „Tracer“ bekannten radioaktiven Medikaments erhalten. Dieses Medikament ermöglicht es dem PET-Kontrollgerät, zu fangen Bilder des Organs oder der Region der Begeisterung für den Körper des Patienten.

Das Erfordernis, eine im Wesentlichen tödliche Substanz einzusetzen, ist einer der Nachteile der PET-Filterung. Ein weiterer Grund ist die Wahrscheinlichkeit, dass kleinere Verletzungen – oder Wunden, die nur eine kleine Menge des Tracers in Anspruch nehmen – vom Sweep übersehen werden. Darüber hinaus besteht die Gefahr der Fehlidentifizierung von Photonen, was zu unglücklichen Auswirkungen auf die PET-Bildstärke und -differenzierung führen kann.

Das Hinzufügen von Algorithmen zu PET-Scanning-Lösungen

Untersuchungen haben gezeigt, dass maschinelles Lernen die Angemessenheit der PET-Bilduntersuchung verbessern kann. Berechnungen können erstellt und vorbereitet werden, um Bildrauschen zu evakuieren, die Qualität zu verbessern und Bildinformationen in prominenteren Mengen und mit einer schnelleren Geschwindigkeit als herkömmliche PET-Hardware anzusammeln. Daher könnte die Menge an radioaktivem Tracer, von der erwartet wird, dass sie verlässliche Bilder einfängt, möglicherweise verringert werden, was natürlich eine erhebende Neuerung für Patienten ist, die PET-Ergebnisse erfahren müssen.

Die Abnahme der Letalität ist nicht der Hauptvorteil für Patienten mit bösartigem Wachstum. Die Koordinierung des maschinellen Lernens bei der PET-Filterung und der Untersuchung medizinischer Bilder bietet die begleitenden günstigen Bedingungen gegenüber herkömmlichen Innovationen:

Die verbesserte Bildqualität verringert den Bedarf an Nachbeobachtungen und verringert somit die generelle Präsentation der Patienten gegenüber dem Tracer-Sedat.

Moment Brilliant Imaging ermöglicht es Ärzten, sich während des Untersuchungsverfahrens viel früher auf Entscheidungen zu einigen und die Genauigkeit der Behandlung zu beschleunigen und zu verbessern.

Tumore können hin und wieder und unauffällig geprüft werden, um die Dosierungen von Chemo- und Strahlentherapien auf die Behandlungsreaktion abzustimmen, um so die Vermutung und Überlebensfähigkeit des malignen Lungenwachstums zu erhöhen.

Maschinelle Lernberechnungen können sogar vorbereitet werden, um Tumore in PET-Bildern anzuordnen, die entweder auf die Behandlung ansprechen oder nicht empfänglich sind. Dies reduziert die herausragende Aufgabe für Radiologen und steigert die Effizienz, so dass mehr Patienten von Wahlmöglichkeiten und passenden Behandlungskonventionen profitieren können.

Ultraschall benutzerfreundlicher machen

Während alle zuvor erwähnten maschinenlerngetriebenen Fortschritte bei der restaurativen Bilduntersuchung eine außergewöhnliche Garantie bieten, treten die absolut stärksten Verbesserungen im Bereich der Ultraschallbildgebung auf.

In einem Medium-Artikel von 2017 schlägt der Radiologe Kevin Seals intensiv vor, dass die Verbindung von neuen halbleitergesteuerten Tests, die als Mobiltelefonperipherie mit Bilduntersuchungsprogrammierung eingesetzt werden, den Patienten in kurzer Zeit ermöglichen wird, sich selbst zu überprüfen und Ultraschallinformationen für ihre Behandlung oder die Beobachtung von Zuständen einzufangen.

Ultraschall auf einem Chip

Kevin Seals Erwartungen sind nicht nur theoretisch. Ein neues Arrangement verwendet eine fortschrittliche, von Menschen verursachte Programmierung zum Testen und maschinelles Lernen – Ultraschall auf einem Chip genannt – und hat die FDA-Empfehlung effektiv erhalten, die Seals als „leistungsfähig“ bezeichnet.

Außerdem wird davon ausgegangen, dass der Rahmen weniger als 2.000 US-Dollar kostet, was ihn als möglichen Ersatz für das Universalstethoskop positioniert. Dies ist ein unglaublicher Sprung für die Ultraschallinnovation, die bisher die Verwendung zahlreicher Tests mit außergewöhnlich eingeschränkter Verwendungsbreite beinhaltete, bei denen Sonographen weithin bereit sind, die von ihnen erzeugten Bilder zu begreifen.

Der Ultraschall für koordinierte Patienten ist derzeit möglicherweise noch in weiter Ferne, jedoch scheint der Zugriff und die Übersetzung der Ultraschallbildgebung für alle Kliniker, nicht einfach nur für Radiologen, der Meinung nach praktisch in der Nähe der Kurve zu liegen.

Verbesserung der Wirksamkeit von Röntgenstrahlen

Die schiere Menge an Röntgenbildern, die Tag für Tag aufgenommen werden, ist für Kliniker auf der ganzen Welt von enormer Bedeutung. Ein Artikel aus dem Bereich der Bildgebungs-Technologie schätzt beispielsweise die Anzahl der vom National Health Service des Vereinigten Königreichs jedes Jahr gefangenen demonstrativen Röntgenbilder auf über 22 Millionen, wobei die Radiologen nicht ausreichten, um eine derart große Menge von über 200.000 abzubauen Wie von der Express-News-Site angekündigt, mussten die Patienten einen Monat oder länger fest sitzen.

Durch die Möglichkeit, die zugrundeliegende Rasterung von Röntgenstrahlen zu mechanisieren, kann die Bilduntersuchungsprogrammierung Radiologen ermöglichen, sich ihrer verbleibenden Aufgabe bewusst zu bleiben. Durch Screening jedes Bildes mit vorbereiteten Berechnungen kann der PC die Substanz der Röntgenstrahlen ordnen und Alarme auslösen, wenn eine Punkt-für-Punkt-Untersuchung durch einen begabten menschlichen Arzt erforderlich ist.

Röntgenanalyse mechanisieren

Ein solcher Fall von mechanisiertem Screening ist ein Rahmen, der zur Schaffung von Nationen verwendet wird, um Anzeichen von Tuberkulose zu erkennen, die in Brust-Röntgenstrahlen spürbar sind. Die von einem Helfer von Canon geschaffene Anordnung verwendet eine Maschine, mit der herausgefunden werden kann, wie Abweichungen von der Norm genauer erkannt werden können als durch menschliches Screening-Personal, obwohl dies noch nicht so genau gezeigt wurde wie praktizierende Ärzte in TB-Abschluss und Behandlung.

Angesichts der Unzulänglichkeiten der Radiologen bei der Schaffung von Nationen wird eine mechanisierte Anordnung mit einer überdurchschnittlich hohen Genauigkeit sicherlich vielen Patienten die Möglichkeit geben, frühzeitig zu finden und behandelt zu werden, und in dieser Hinsicht sinkt die Sterberate.

An anderen Orten verdrängen gefälschte neuronale Systeme bei Patienten mit malignem Wachstum der Prostata die Subjektivität bei der Beurteilung von Skelettumorproblemen. Da sich diese Art von Krankheit von der Prostata in die Knochen eines Patienten ausbreiten kann, verwenden Ärzte Röntgenstrahlen, um zu erkennen, wann dies geschieht, und sie beurteilen, wie stark die Skelettstruktur beeinflusst wird. Es wurde eine andere maschinelle Lernanordnung hergestellt, die Röntgenstrahlen durchlesen und verschieben kann, und durch Schätzen der Knochendicke den Grad der Tumorentwicklung unparteiisch bewerten kann.

Bilderkennung im E-Commerce

Die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) hat in der letzten Zeit alle Voraussetzungen, um in fast jeder Branche voranzukommen, und das Internet-Geschäft ist keine Ausnahme. Während es gegenwärtig zahlreiche Verwendungen von KI gibt, um den Betrieb zahlreicher Online-Handelszentren zu unterstützen, betrifft dies insbesondere alle Konten, die das Universum des Internetgeschäfts und des Online-Handels schrittweise beeinflussen: Bildbestätigung.

Wie aus einem laufenden Bericht des US Bureau of Commerce hervorgeht, haben sich sowohl das Online-Geschäft als auch der visuelle Handel in den letzten Jahren beschleunigt, was im Jahr 2016 mit enormen 394,9 Milliarden US-Dollar zu den Internetgeschäften beigetragen hat. Da derzeit von Web-basierten Unternehmensstandorten die Bildbestätigung auf unterschiedliche Weise genutzt wird, wird davon ausgegangen, dass der Einfluss des visuellen Handels früher und später erheblich weiter ansteigt. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Bildbestätigung das Internetgeschäft jetzt und später verbessern kann.

    • Bildanordnung: Die Bildanordnung für die Artikeljagd ist möglicherweise am besten auf dem Handy eines Kunden. Portable Trade und Social Business werden durch den Aufstieg von Mobiltelefonen immer mehr zum Mainstream. Daher ist es nicht unerwartet, dass die Suche nach Gegenständen mit diesen Geräten schrittweise produktiv wird. Ein Fall einer Bildgruppierung würde umfassen, dass ein Kunde ein Bild mit seinem Handy fotografiert oder ein Bild aus einem Online-Netzwerk erfasst. Von diesem Punkt aus konnten sie das Outfit im Bild oder ein vergleichbares Outfit in einigen Online-Handelszentren entdecken. Die Vermutungsprüfung könnte noch viel weiter gehen. Beispielsweise könnte eine Gesichtsbestätigung aktualisiert werden, um das Gefühl der Person zu erkennen, die das Outfit trägt, sobald ein Foto von ihnen eingereicht wird, um zu entscheiden, ob sie das ausgewählte Outfit mögen. Dies könnte ebenfalls zu einem fortschreitend wirksamen Prozess zur Prüfung von Artikeln führen.

  • Unsachgemäße Substanz finden: Unsachgemäße Substanz auf Internetgeschäftsstandorten konnte identifiziert und mit Bildinnovationsinnovationen ausgeschlossen werden. Eine Methode hierfür ist die Logo-Anerkennung, bei der die echte Marke gefälschte Logos von gefälschten Gegenständen erkennen und falsche oder evtl. mit dieser Marke in Verbindung stehende falsche Substanz evakuieren kann.
  • AR für die Werbung: Enlarged Reality (AR) und Virtual Reality (VR) haben sich in letzter Zeit als unglaublich bekannt erwiesen, zum großen Teil aufgrund der Durchführung der AR-Anwendung Pokemon Go. Aus welchem Grund sollten Händler und Marken diese Innovation nicht auch nutzen? Distributoren, sowohl im Internet als auch getrennt, z. B. Zeitungen und Zeitschriften, könnten die Bilder ihrer Publizisten in einkaufbare Anzeigen umwandeln. In diesem Sinne könnte ein Benutzer beispielsweise ein Foto eines Magazins in einem Magazin mit seinem Handy fotografieren, was dann eine Werbung provoziert, die den Benutzer zur Website einer Marke führt. Für den Fall, dass es sich um einen Online-Händler handelt, könnte der Peruser ein Bild von einem Outfit machen, das er in der Zeitschrift mag, was eine Werbung provozieren würde, und den Peruser zu einer webbasierten Business-Website führen. Dort konnte der Peruser das Outfit kaufen. Dies könnte ein unglaublicher Weg sein, wenn getrennte Printmedien ihre Performer dazu drängen sollten, physische Duplikate ihrer Magazine zu kaufen, während sie bisher eine virtuelle und Online-Erfahrung haben.
  • Identifizieren von Fälschungen: Aus heutiger Sicht wird die Logo-Anerkennung aus verschiedenen Gründen in der Online-Branche zunehmend vorherrschend. Eine Anwendung hat sich als besonders effektiv erwiesen: Identifizieren von Fälschungen. In Bezug auf die Suche nach und das Auslöschen von gefälschten Dingen auf webbasierten Unternehmensstandorten haben Marken und Online-Handelszentren in der Vergangenheit um ein tragfähiges Arrangement gekämpft. Logo-Bestätigung erwerben…

Im Grunde erlaubt die Innovation durch Logo-Anerkennung, dass Internet-Business-Destinationen gefälschte Logos erkennen können , die sich als echte Marken bewegen möchten. Wenn ein Betrüger unterschieden wird, wird das Ding gefeiert. Dies ist eindeutig eine robotergestützte Prozedur, bei der manuelle Informationen nicht mehr erforderlich sind.

Im eCommerce sind Bilder mehr als tausend Worte wert, insbesondere wenn Sie darüber nachdenken, wie maschinelles Lernen, KI und Bildbestätigung mit jedem einzelnen Bild verknüpft werden. Wenn Sie Online-Händler sind, sollten Sie über diese fortgeschrittenen Muster Bescheid wissen, die das Geschäft neu gestalten.

Diese Fortschritte geben den Rahmen die Fähigkeit, in der Tat zu übernehmen und zu verbessern, ohne individuell angepasst zu werden. Kürzlich wurden sie grundlegend in informellen Gemeinschaften eingesetzt, und jetzt sind sie überall. Es ist alles mit dem Ziel, die übertragenen Bilder leichter zu vermarkten.

Dies bedeutet, dass Artikelbilder jetzt einkaufbar sein könnten. Sie können auf eine Design-Site gehen und von jedem Bild aus einkaufen. Sie können die Motivation auch aus Beständen ziehen, die Sie in Fassaden für Kunden finden, und von Ihrem Telefon aus einkaufen, indem Sie Fotos veröffentlichen.

Ein ähnlicher Grund gilt für die Gelegenheit, jemanden zu sehen, der ein Outfit trägt, das Sie neugierig macht, und Sie möchten möglicherweise einen vergleichbaren Stil für sich, den AI Ihnen zeigt, wo Sie das richtige Produkt kaufen können, oder auf jeden Fall etwas Vergleichbares. Das begleitende Video zeigt einen Fall davon.

Diese Innovation wird derzeit vor allem von Online-Händlern und -Distributoren genutzt, die sich in der Designszene befinden. Sie entwickelt sich jedoch allmählich zu Haushaltsgeräten, Geräten und anderen gängigen Klassifizierungen im E-Commerce.

Medienunternehmen und Distributoren freuen sich besonders auf die Verwendung von Machine Learning und KI, da jedes ihrer Bilder in einkäufbare Werbeaktionen umgewandelt wird, die die gedruckten einbeziehen, da Bilder zum Kauf von Gegenständen eingebunden werden können. Dies ist eine Lebensader für Zeitschriften, die im Internet weit überlegen sind als Printmedien, da sie möglicherweise einen bemerkenswerteren quantifizierbaren Gewinn für sie generieren könnten.

Computergestützte Intelligenz- und maschinelle Lernanwendungen sind besonders für E-Tailor-Anwender von Nutzen, die die Weihnachtszeit (oder verschiedene Anlässe durchgängig nutzen möchten ). Dies ist der Grund, dass ihre Kunden die besten Einkaufsbeziehungen zu dieser Zeit suchen und dies von Organisationen erwarten sollten ihre Wünsche erfüllen. Es ist nicht umsonst, dass Einkaufszentren über den USA schließen oder sich in der Bedrohungszone befinden. Kunden verlieren die Begeisterung dafür, dass sie ihr Zuhause verlassen haben, um zu Einkaufszentren zu fahren, Massen von Einzelpersonen zu managen und Unmengen an Lagerbeständen zu erleben. Maschinelles Lernen ermöglicht es den Kunden, ihr gesamtes Spektrum an Alternativen in einem Blick zu sehen, ohne dass das Thema oder das Thema untätig ist.

Mit einkaufbaren Bildern müssen Online-Kunden, die erkennen, wonach sie suchen, sich nie wieder der Aufgabe stellen müssen, über die richtigen Verfolgungsbedingungen nachzudenken oder zahlreiche, vergebliche Seiten durchzublättern. Der Grund, aus dem Bestreben, das Schlagwort zu verstärken, die Beteiligung an charakteristischen Dialekten zu suchen, ist im Allgemeinen nicht in Frage gestellt worden, weil Einkaufen normalerweise eine außergewöhnliche Sichtprüfung ist.

Umfassendes Lernen ist eine weitere Komponente, die den Umgang mit E-Commerce verbessert. Laut Babak Hodjat von Sentient über tiefgreifendes Lernen bewirkt die automatische Kodierung von Hervorhebungen von Bildern in einem Bildbestand, die von Ähnlichkeiten und Kontrasten abhängig sind, ein reichhaltiges Modell dessen, was im Bestand verfügbar ist, und das Modell ist erschreckend nahe daran, wie wir Menschen als einkaufbare Dinge betrachten. Das Modell allein reicht offensichtlich nicht aus: Wir benötigen einen Ansatz, um die Neigungen eines Kunden zu erfassen, wenn er mit dem Lager in Verbindung steht.

Eine andere KI-Methode, die als webbasiertes Lernen bezeichnet wird, kann hier hilfreich sein, wobei Ziele schrittweise analysiert werden können, um die Neigungen der Kunden zu verstehen und einen individuellen Einkaufshintergrund zu erstellen. Natürlich sollten auch keine anderen n-visuellen Teile der zu kaufenden Substanz, beispielsweise Wert, Größe und Übereinstimmung, berücksichtigt werden, wobei die visuellen Modelle auf die Kundenpräferenzen gewichtet werden. Die Vorteile des maschinellen Lernens im eCommerce, wie von eCommerce Nation angegeben, umfassen:

  • Erweiterte Online-Angebotsumwandlung
  • Reduzierte Kosten für die Kundenbetreuung
  • Verbesserte Beständigkeit von Kunden und Marken
  • Verbesserter Käufereintritt

Das Internetgeschäft und der visuelle Handel haben sich in letzter Zeit rasch beschleunigt. Wie aus einem laufenden Bericht des US-Handelsministeriums hervorgeht, ist dies eine wesentliche Motivation, warum webbasierte Geschäftsabschlüsse im Jahr 2016 394,9 Milliarden US-Dollar erworben haben. Es ist normal, dass die Entwicklung der doppelten Zahlen bis 2020 andauert, wenn die Transaktionen 4 Billionen US-Dollar übersteigen werden. Die Fortschritte beim maschinellen Lernen und bei der KI machen Bilder (sogar Aufzeichnungen) zu intelligenten und koordinierten Leitern für Online-Einkäufe.

Im Moment ist dies eine ideale Gelegenheit, um die Intensität des maschinellen Lernens und der Bilderkennung für den E-Commerce zu erfassen.

Fazit:

Einfluss der KI auf die Bilderkennung

Ideal von den Wohlfühl-Highlights in Fahrzeugen, die umfangreiche Artikel identifizieren, bis hin zu Programmen, die nach außen hin geschwächt werden, schaffen die Vorteile der Bildbestätigung neue Wellen. Trotz der Tatsache, dass die Vorteile einfach in neue Industrieteile vordringen, gehen sie mit außergewöhnlichem Tempo und Tiefe vor. Auf dem LDV-Vision-Gipfel sah Evan Nisselson von LDV Capital zum Beispiel Folgendes: „Die Fortschritte bei der PC-Vision eröffnen gerade jetzt große neue Möglichkeiten, um Bilder zu untersuchen, die unterschiedliche Geschäftsbereiche betreffen, von der Veröffentlichung bis zum Auto“. Mit der Nutzung künstlicher Intelligenz in verschiedenen Industriesegmenten, z. B. bei Spielen, regelmäßiger Dialektparade oder Bioinformatik, wird die Bildbestätigung von AI ebenfalls in eine völlig neue Dimension gebracht.

Heutzutage hat PC-Vision von den umfassenden Lerninnovationen, den gängigen Programmiergeräten und den umfassenden Open-Source-Informationsbasen ebenso profitiert wie die mühelose Verarbeitung. Trotz der Tatsache, dass Merkmale die künstliche Intelligenz als die folgende große Sache anspielen, sollte man sich immer noch damit befassen, wie genau sie funktionieren und von Organisationen genutzt werden können, um der Welt bessere Bildinnovationen zu geben. Entsprechen Facebooks DeepFace und Microsofts Project Oxford Google TensorFlow? Alles betrachtet, eigentlich nicht. Wie dem auch sei, wir können uns ein klareres Wissen aneignen, indem wir die neuesten Innovationen im Bereich der Bilderkennung und die Art und Weise, wie Organisationen sie einsetzen, auf den neuesten Stand bringen.

Große offene Daten dienen als Schulungsmaterial

Es sind umfangreiche Informationsmaßnahmen erforderlich, um PCs schnell vorbereiten zu können, um genau zu erkennen, was genau auf den Fotos verfügbar ist. Ein Teil der monströsen Datenbanken, die von jedem genutzt werden können, enthält Pascal VOC und ImageNet. Sie enthalten eine große Anzahl von Bildern mit Slogan, die die auf den Fotos vorhandenen Artikel darstellen – alles von Spielen und Pizzen bis zu Bergen und Katzen. Solche monströsen, offenen Datensätze sind die Voraussetzung für die Vorbereitung von Frameworks. Zum Beispiel unterscheiden PCs schnell „Rossrasen“ in den Fotografien, da sie erkannt haben, wie „Ponys“ aussehen, indem sie einige mit „Pferd“ markierte Bilder zerlegen.

ImageNet wurde im Jahr 2009 von den Forschern von Princeton und Stanford mit fast 80.000 Wörtern mit dem Label „Label“ vorangetrieben, die sich inzwischen auf mehr als 14 Millionen Label mit Bildern auszeichnen. Jedes dieser Bilder ist zu einem beliebigen Zeitpunkt für die maschinelle Vorbereitung effektiv geöffnet. Andererseits wird Pascal VOC von verschiedenen Colleges in Großbritannien betrieben und bietet weniger Bilder, jedenfalls begleitet jeder diese extravaganten Kommentare. Diese ausführliche Erklärung verbessert die Präzision der Maschinenvorbereitung und beschleunigt die allgemeinen Verfahren für einige Anwendungen, indem einige der unhandlichen PC-Teilaufgaben übersehen werden.

Alles in allem ist dies nicht die Situation mit weitreichenden informellen Kommunikationsgiganten wie Facebook und Google. Diese Organisationen haben den Vorteil, dass sie von Facebook und Google Photos direkt auf einige wenige Kunden namens Bilder zugreifen, um ihre profunden Lernsysteme so einzurichten, dass sie außergewöhnlich genau ablaufen.

Open-Source-Frameworks und Softwarebibliotheken – Die Bausteine

Wenn auf Bilddatensätze zugegriffen werden kann, müssen Sie die folgenden Maschinen bereitstellen, um von diesen Bildern zu profitieren. Systeme, auf die uneingeschränkt zugegriffen werden kann, beispielsweise Open Source-Programmierbibliotheken, füllen sich zu Beginn der Maschinenvorbereitung. Sie bieten verschiedene Arten von PC-Sehfähigkeiten, z. B. Gefühls- und Gesichtserkennung, weitreichende Hindernisidentifizierung in Fahrzeugen und medizinisches Screening. Ein Teil der bekannten Bibliotheken sind Torch und Google TensorFlow.

Im Jahr 2002 hergestellt, wird Torch von Facebook AI Research (FAIR) verwendet, das Mitte 2015 ein paar seiner Module veröffentlicht hatte. Google TensorFlow ist ebenfalls eine bemerkenswerte Bibliothek, deren ausgewählte Teile Ende 2015 veröffentlicht wurden. Ein weiterer Mainstream-Open -source-Struktur ist Caffe von UC Berkeley, die seit 2009 verwendet wird und für ihr riesiges Netzwerk von Trendsettern und die einfache Anpassungsfähigkeit bekannt ist. Trotz der Tatsache, dass diese Instrumente energisch und anpassungsfähig sind, benötigen sie hochwertige Geräte und effektive PC-Vision-Ingenieure, um die Fähigkeiten der Maschinenvorbereitung zu erweitern. Daher entscheiden sie sich für eine anständige Entscheidung nur für die Organisationen, die PC-Vision als zwingenden Bestandteil ihres Einzelverfahrens betrachten.

Erleichterte APIs – ein einsatzbereites Computer Vision Engineering Team

Nur sehr wenige Organisationen verfügen über talentierte Bilderkennungsspezialisten oder müssten Ressourcen in eine eigene PC-Vision-Design-Gruppe investieren. Wie dem auch sei, endet die Besorgnis nicht damit, die richtige Gruppe zu finden, da das Erledigen von Dingen eine Menge Arbeit erfordert. Hier können tatsächlich vereinfachte API-Verwaltungen genutzt werden. Da sie Cloud-basiert sind, bieten sie Redid-Administratoren für die Bildbestätigung, die aus den Containern stammen, und können zur Herstellung einer Komponente oder eines ganzen Unternehmens verwendet werden oder sie lassen sich problemlos in die aktuellen Anwendungen integrieren.

Beispielsweise kann es sein, dass ein Bewegungskanal eine „Meilensteinerkennung“ benötigt, um relevante Bilder am Ankunftsort für einen Meilenstein zu zeigen, oder eine Dating-Site müsste vorsichtig alle von seinen Kunden übertragenen „riskanten“ Profilbilder durchsehen. Keiner von ihnen muss Ressourcen in fundierte Lernverfahren investieren oder eine eigene Designgruppe beauftragen, jedoch kann diese Methode sicherlich von Nutzen sein.

Zum Beispiel bietet Google Cloud Vision eine Reihe von Bildermittlungsadministrationen an, die die Bestätigung des optischen Charakters und des Gesichts, die Erkennung von Substanzen und so weiter sowie die Gebühr pro Foto beinhalten. Als nächstes gibt es Microsoft Cognitive Services, die visuelle Bildbestätigungs-APIs anbieten, die Gesichts- und VIP-Erkennung, Gefühl usw. beinhalten und anschließend eine explizite Summe für jeweils 1.000 Börsen berechnen. Wie auch immer, neue Unternehmen, beispielsweise Clarifai, bieten verschiedene PC-Vision-APIs an, einschließlich derer, um die Substanz zu sortieren, vom Kunden erstellte, gefährliche Aufzeichnungen und Bilder zu durchforsten und Vorschläge zum Erwerb zu machen.

Zusammenfassen

Mit der künstlichen Intelligenz bei der Bildbestätigung hat sich die PC-Vision zu einem Verfahren entwickelt, das gelegentlich in der Trennung vorhanden ist. Durch die ständig steigende Anzahl von Bildern, fortlaufend enorme Informationen und andere einzigartige Anwendungen wird es immer mehr geerdet . Während Organisationen mit einer Gruppe von PC-Vision-Architekten eine Mischung aus Open-Source-Systemen und offenen Informationen verwenden können, können die anderen ohne großen Aufwand APIs vereinfachen, wenn ihre Geschäftseinsätze nicht der PC-Vision unterliegen. Organisationen, die diese Verwaltungen bewundernswert ausstatten, sind auf diese Weise für den Fortschritt ausgewogen. Wir von Offshore Software Solutions nutzen die Kraft der künstlichen Intelligenz, um unseren Kunden Bild-Web-Tools zur Verfügung zu stellen. Schauen Sie sich unsere Dienstleistungen hier an www.offshoresoftware.solutions