channel Archives - BUA Labs

Pneumonia คืออะไร พัฒนาระบบ AI ช่วยวินิจฉัยโรค Pneumonia จากฟิล์ม X-Ray ด้วย Machine Learning – Image Classification ep.10

A black and white X-ray picture showing a triangle white area on the left side. A circle highlights the area. Credit https://en.wikipedia.org/wiki/Classification_of_pneumonia#/media/File:PneumonisWedge09.JPG

Pneumonia หรือ โรคปอดอักเสบเรื้อรัง ปอดบวม เป็นโรคที่พบได้ประมาณร้อยละ 8-10 ของผู้ป่วยที่มีการติดเชื้อเฉียบพลันระบบหายใจ นับเป็นสาเหตุการตายอันดับหนึ่งของโรคติดเชื้อในเด็กอายุต่ำกว่า 5 ปี เกิดจากสาเหตุหลัก 2 กลุ่ม คือ ปอดอักเสบที่เกิดจากการติดเชื้อและปอดอักเสบที่ไม่ได้เกิดจากการติดเชื้อ ถ้าเราสามารถพัฒนาระบบ AI ช่วยวินิจฉัยโรคเบื้องต้น จำแนกชนิดของโรค Pneumonia จะมีประโยชน์ในการวินิจฉัย และดูแลรักษาตั้งแต่แรก

DICOM คืออะไร โปรแกรมเปิดไฟล์ ภาพถ่ายทางการแพทย์ Mdical Imaging MRI, X-Ray, CT-Scan, Ultrasound วินิจฉัยโรคปอดรั่ว Pneumothorax จากฟิล์ม X-Ray DICOM ด้วย Deep Learning – Image Classification ep.9

Visualization of DICOM X-Ray file Pneumothorax Patient in gist_ncar Colormap

ในการพัฒนาระบบ AI สำหรับวินิจฉัยโรค ชนิดของข้อมูล Dataset ที่เราจะพบบ่อย ๆ หนึ่งในนั้นคือไฟล์ DICOM ซึ่งเป็นไฟล์ภาพถ่ายทางการแพทย์ Mdical Imaging สำหรับฟิล์ม X-Ray, MRI, CT-Scan, Ultrasound ใน ep นี้เราจะมาทำความเข้าใจ ไฟล์ DICOM กันให้มากขึ้น

สอน TensorFlow.js สร้าง Convolutional Neural Network (ConvNet, CNN) จำแนกรูปภาพ ตัวเลขลายมือ MNIST ทำ Visualization ด้วย tfvis – tfjs ep.4

conv2d pytorch convnet. Credit https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/neural_networks_tutorial.html

ใน ep นี้เราจะสร้าง Convolutional Neural Network (ConvNet, CNN) ด้วย TensorFlow.js สำหรับจำแนกรูปภาพ ตัวเลขลายมือ MNIST Dataset ทำ Visualization ด้วย tfvis และนอกจากนั้นเราจะเรียนรู้เทคนิค Sprite Sheet ที่จะช่วยแก้ปัญหาดาวน์โหลดข้อมูลใหม่ทุก Epoch ที่เราพบใน ep ที่แล้ว

สอนอ่านโมเดล Convolutional Neural Network ดู shape ของ Activation Map วิเคราะห์ Model Architecture – ConvNet ep.7

ในการเรียนรู้ สถาปัตยกรรม Deep Neural Network ออกแบบ Convolutional Neural Network การเลือกใช้ Layer ชนิดต่าง ๆ เลือก จำนวน Channel In/Out, ขนาด Kernel, Padding, Stride, etc. ว่าจะเปลี่ยนแปลง shape ของข้อมูลไปอย่างไร จนได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ เป็น Output ออกจากโมเดล ถ้าเราสามารถรู้ถึง shape ข้อมูล Activation ที่ผ่านไปในแต่ละ Layer จะทำให้เราเข้าใจการทำงานของโมเดลได้ดีขึ้น ออกแบบ และ Debug โมเดล ได้ง่ายขึ้น

Convolutional Neural Network คืออะไร ภาษาไทย ตัวอย่างการทำงาน CNN, ConvNet กับชุดข้อมูล MNIST – ConvNet ep.1

A filter (=kernel, neuron) in a convolutional artificial neural network. The input to the filter is three features thick. The three features come from three separate filters in the previous layer of the deep neural network. Credit https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Convolutional_Neural_Network_NeuralNetworkFeatureLayers.gif

ใน ep ที่แล้ว Neural Network ep.13 ที่เราได้สร้างโมเดล Deep Neural Network ที่ใช้ Linear Layer + ReLU Activation Function เราได้สร้าง Training Loop ที่มีความ Flexible จาก Callback ทำให้เราสามารถ Schedule Hyperparameter ได้ตามต้องการ แต่ไม่ว่าจะเทรนอย่างไร เราก็จำแนก MNIST ได้ Accuracy สูงสุดแค่ 97% เท่านั้น เนื่องจากข้อจำกัดของ Model Architecture แล้วเราจะแก้ปัญหานี้อย่างไรดี