Как предобработка данных влияет на качество классификации медицинских изображений?

Предобработка данных положительно влияет на качество классификации медицинских изображений. 4 Она помогает подготовить данные к дальнейшему анализу с использованием нейросетевых моделей и способствует более точной классификации. 14

Основные этапы предобработки включают улучшение контрастности, фильтрацию для уменьшения шума, нормализацию яркости и выравнивание изображений. 1 Например, предобучение на больших данных и нормализация данных существенно повышают эффективность моделей и способствуют более точной классификации медицинских изображений. 4

Также для улучшения качества классификации можно использовать прирост данных, то есть улучшать набор тренировочных данных за счёт различных методов преобразования изображения, таких как масштабирование, переворачивание, зеркальное отображение, размытие и добавление шума. 5

Таким образом, предобработка данных позволяет улучшить диагностическую ценность медицинских изображений, представить их в более удобном виде и выделить главное из больших объёмов получаемых данных. 3