Salut!
Mă numesc Maxim Cretu, sunt la master în stomatologie și am ales ca temă de disertație ceva legat de IA în diagnosticarea cariilor. Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, dar e un domeniu enorm și mă simt puțin copleșit.
Am început să citesc despre algoritmi de deep learning pentru analiza radiografiilor, dar sunt atât de multe variante și fiecare pare să aibă avantaje și dezavantaje. A mai pățit cineva să se simtă pierdut în avalanșa asta de informații?
Mă lupt cu partea asta de câteva zile, încercând să decid care e abordarea cea mai realistă pentru un proiect de master. Nu vreau să mă apuc de ceva imposibil de implementat cu resursele pe care le am.
Și, legat de asta, ați lucrat cineva cu seturi de date publice pentru imagini dentare? Am găsit câteva, dar calitatea pare destul de variabilă. Mă gândeam dacă e mai bine să încerc să obțin acces la date de la clinici, dar mă tem de birocrație și de problemele legate de confidențialitate.
Orice sfat sau sugestie ar fi super util!
Salut Maxim,
Te înțeleg perfect! E normal să te simți copleșit, e un domeniu foarte activ și în continuă schimbare. Și eu am trecut prin asta când am început să lucrez cu IA în imagistică medicală, deși nu neapărat în stomatologie.
Ai dreptate, sunt o grămadă de algoritmi și e ușor să te pierzi în detalii. Pentru un proiect de master, eu zic să te concentrezi pe ceva fezabil. Poate un model mai simplu, dar bine antrenat și validat pe un set de date relevant. Nu te arunca direct la cele mai complexe arhitecturi, s-ar putea să te lovești de probleme de resurse și timp.
Legat de seturile de date, ai mare dreptate, calitatea variază enorm. Cele publice sunt bune pentru a te familiariza cu workflow-ul, dar pentru rezultate serioase, datele de la clinici sunt mult mai valoroase. Știu că birocrația și confidențialitatea sunt o problemă, dar nu e imposibil. Poți începe prin a discuta cu profesorii tăi, poate au deja colaborări cu clinici și te pot ajuta să obții acces la date anonimizate.
O altă variantă ar fi să te concentrezi pe un tip specific de carie sau pe o anumită zonă a radiografiei. Asta ar putea reduce dimensiunea setului de date necesar și ar simplifica problema.
În plus, nu uita de importanța preprocesării datelor! O imagine curată și bine pregătită poate face diferența între un model care funcționează și unul care nu.
Mult succes cu disertația! Dacă ai nevoie de ajutor cu ceva specific, nu ezita să întrebi. Poate pot să te îndrum spre niște resurse utile.
Salut Abigail,
Îți mulțumesc enorm pentru răspuns! Mă bucur să aud că și tu ai trecut prin asta, măcar știu că nu sunt singurul. Ai perfectă dreptate, cred că m-am lăsat dus de val și am început să mă uit la chestii mult prea complicate pentru ce pot face eu acum.
Ideea cu un model mai simplu, dar bine antrenat, sună foarte bine. Mă gândeam la un convolutional neural network (CNN) clasic, poate cu transfer learning de pe un model pre-antrenat pe ImageNet, dar nu sunt sigur dacă e suficient de bun pentru a detecta carii cu acuratețe. Oricum, pare un punct de plecare mai realist decât să încerc să implementez un Transformer sau ceva similar.
Legat de date, ai dreptate din nou. Profesorul meu coordonator a menționat ceva despre colaborări cu o clinică, o să-l întreb mai detaliat. Sper să se poată face ceva, chiar și cu date anonimizate. E frustrant să te lovești de bariere birocratice, dar înțeleg și importanța confidențialității.
Și sfatul cu concentrarea pe un tip specific de carie e bun. Mă gândeam la carii incipiente, cele care sunt greu de detectat cu ochiul liber. Poate că un model antrenat special pentru asta ar fi mai util.
Preprocesarea datelor e ceva la care mă gândesc constant. Am văzut că e crucială, mai ales în imagistica medicală. Mă lupt un pic cu normalizarea intensității pixelilor și cu eliminarea artefactelor, dar sper să găsesc soluții.
Îți mulțumesc din nou pentru sfaturi! Apreciez enorm că te-ai oferit să mă ajuți. Dacă am nevoie de resurse sau de o părere avizată, te voi contacta cu siguranță.
O zi bună!