Một trong những vấn đề lớn của xử lý ảnh y tế là việc thiếu hụt dữ liệu gắn nhãn do chi phí, thời gian và sự sai lệch trong nhãn của các chuyên gia. Mô hình phân tán (Diffusion models) có khả năng sinh dữ liệu một cách chân thực bằng cách mô phỏng phân bố xác suất của dữ liệu, bao gồm cả phân bố dữ liệu bệnh nhân và phân bố dữ liệu của nhãn. Bài trình bày mô tả ứng dụng mô hình phân tán và cách sử dụng nó để sinh dữ liệu giả trong bài toán phân tích ảnh siêu âm tim. Một số kết quả thực nghiệm cho thấy rằng mô hình phân tán có thể sinh dữ liệu giả một cách chân thực và có thể cải thiện hiệu suất của mô hình học sâu, cũng như các hướng nghiên cứu tiềm năng khác.
Speaker: TS. Tạ Việt Cường, Human-Machine Interface Laboratory
Time: 15:00 – 16:00, Thursday, March 7, 2024
Venue: Room 405 E3, 144 Xuan Thuy, Cau Giay, Hanoi
Nguyễn Văn Phi
Xê-mi-na khoa học định kỳ được Bộ môn Khoa học máy tính – Khoa Công nghệ thông tin, Viện Trí tuệ nhân tạo, và Viện Tiên tiến về Kỹ thuật và Công nghệ phối hợp thực hiện.