Εντοπίστηκε ένα σφάλμα στη λειτουργία της ΠΥΞΙΔΑΣ όταν χρησιμοποιείται μέσω του προγράμματος περιήγησης Safari. Μέχρι να αποκατασταθεί το πρόβλημα, προτείνουμε τη χρήση εναλλακτικού browser όπως ο Chrome ή ο Firefox. A bug has been identified in the operation of the PYXIDA platform when accessed via the Safari browser. Until the problem is resolved, we recommend using an alternative browser such as Chrome or Firefox.
 

Πτυχιακές εργασίες

Μόνιμο URI για αυτήν τη συλλογήhttps://pyxida.aueb.gr/handle/123456789/11719

Περιήγηση

Πρόσφατες Υποβολές

Τώρα δείχνει 1 - 1 από 1
  • Μικρογραφία εικόνας
    Τεκμήριο
    Tuples-DMM: a retrieval-enhanced concept-driven guided decoding algorithm
    (2024-10-25) Plavos, Dimosthenis; Πλαβός, Δημοσθένης; Pavlopoulos, Ioannis
    Η αυτόµατη περιγραφή ιατριϰών ειϰόνων αποτελεί µια εξελισσόµενη διαδιϰασία στον τοµέα της Τεχνητής Νοηµοσύνης που περιλαµβάνει την αυτόµατη παραγωγή περιγραφιϰών λεζαντών για τέτοιες ειϰόνες. Ενισχύεται από τις προόδους στις τεχνολογίες απειϰόνισης ϰαι τον αυξανόµενο αριϑµό ασϑενών, τα οποία έχουν οδηγήσει στη δηµιουργία ενός µεγάλου αριϑµού αϰτινολογιϰών ειϰόνων στις µονάδες υγειονοµιϰής περίϑαλψης παγϰοσµίως. Η ανάλυση αυτών των ειϰόνων απαιτεί σηµαντιϰή ποσότητα χρόνου από τους ϰλινιϰούς ιατρούς, γεγονός που ϰαϑιστά την αυτοµατοποίηση αυτής της διαδιϰασίας ένα µέσο εξοιϰονόµησης χρόνου. Οι αυτόµατα δηµιουργούµενες λεζάντες µπορούν επίσης να χρησιµεύσουν ως εργαλεία για την ϰαϑοδήγηση της διαγνωστιϰής διαδιϰασίας ή την επιβεβαίωση των ευρηµάτων των ϰλινιϰών ιατρών. Η πτυχιαϰή αυτή εργασία επιϰεντρώνεται στην Παραγωγή ∆ιαγνωστιϰής Περιγραφής (Diagnostic Captioning), η οποία αναφέρεται στη δηµιουργία ϰειµενιϰών περιγραφών µε στόχο την αναγνώριση ϰαι µετάδοση διαγνωστιϰών πληροφοριών από ιατριϰές ειϰόνες. Για την υλοποίησή της, χρησιµοποιεί το σύνολο δεδοµένων ImageCLEFmedical 2023. Η προτεινόµενη µέϑοδος TuplesDMM βασίζεται στη µέϑοδο DMM (Distance from Median Maximum), που αποτελεί µια µεϑοδολογία Καϑοδηγούµενης Αποϰωδιϰοποίησης βασισµένη σε"ϰεντριϰές έννοιες" ϰαι παρουσιάστηϰε από τον Kaliosis ϰαι άλλους [Kal+24]. Η µέϑοδος DMM δηµιουργεί περιγραφές ενσωµατώνοντας ρητά ή άρρητα τις έννοιες που σχετίζονται µε µια ιατριϰή ειϰόνα, σύµφωνα µε τον τρόπο που αυτές οι έννοιες εϰπροσωπούνται στα παραδέιγµατα εϰπαίδευσης. Η µέϑοδος Tuples-DMM ϰαι οι τροποποιήσεις της στοχεύουν στην ανάϰτηση των πιο σχετιϰών δεδοµένων εϰπαίδευσης ϰαι την τροποποίηση του αλγορίϑµου DMM. Ο στόχος είναι η βελτίωση της ϰαϑοδηγούµενης δηµιουργίας µέσω της αποφυγής της επιρροής από δεδοµένα εϰπαίδευσης που αντιπροσωπεύουν άσχετα νοηµατιϰά ϑέµατα ϰαι της εστίασης σε σχετιϰά νοηµατιϰά δεδοµένα εϰπαίδευσης, προϰειµένου να επιτευχϑούν πιο αϰριβείς ϰαι νοηµατιϰά ουσιαστιϰές περιγραφές.