आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आधारित एप्लीकेशनस का विकास
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में कंप्यूटर प्रभाग, आर.आर.केट की गतिविधियों में स्पेशियल, अस्थायी और स्पशियो- अस्थायी डेटा के लिए उन्नत अनुप्रयोगों का निर्माण और अन्वेषण शामिल हैं। इसमें चित्रों (स्थानिक डेटा) के डीप कन्वीन्यूशनल न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण के समय आने वाली समस्यों का पता लगाने और उन्हें दूर करने के लिए सुझाव देना शामिल है।
वाहनों की गणना के लिए एक उन्नत एप्लिकेशन विकसित किया गया हैं, जो निगरानी वीडियो (अस्थायी-स्पेशियल डेटा) में चलने वाले वाहनों की गणना करता है| ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए स्टार्ट-ऑफ-द-आर्ट ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एल्गोरिदम का उपयोग किया गया हैं|वाहनों की गणना लिए, दो रोबस्ट एल्गोरिदम विकसित किए गए हैं।
चिकित्सा इमेजिंग का उपयोग बीमारियों को स्वचालित रूप से पता करने के लिए किया गया हैं, रेटिना के रंग फ़ंडस छवियों का उपयोग करते हुए डायबिटिक रेटिनोपैथी (डीआर) को स्वचालित रूप से पता लगाने के लिए डीप कन्वेंशनल न्यूरल नेटवर्क्स पर आधारित इंटेलीजेंट एजेंट विकसित किया गया है।
वीडियो में चल रहे वाहनों की गणना और जांच के लिए इंटेलीजेंट एजेंट
डीप लर्निंग आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए वीडियो में चलने वाले वाहनों की पहचान और गणना के लिए इंटेलीजेंट एजेंट विकसित किया गया है। Convolutional Nकनवोलुशनल तंत्रिका नेटवर्क (CNN) और पब्लिक रूप से उपलब्ध कोको डेटासेट का उपयोग एजेंट को विकसित करने और प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। एजेंट का विभिन्न वीडियो पर परीक्षण किया गया है और लगभग 100% गणना के परिणाम सही पाए गये हैं|
वीडियो में चल रहे वाहनों की गणना और जाँच
डीप लर्निंग का उपयोग करके डायबिटिक रेटिनोपैथी का स्वचालित रूप से पता लगाने के लिए वेब आधारित इंटेलीजेंट सॉफ्टवेयर
डायबिटिक रेटिनोपैथी (DR) से पीड़ित रोगियों की स्क्रीनिंग के लिए एक वेब आधारित सॉफ्टवेयर विकसित किया गया है। Artificialआर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आधारित एजेंट को, डीप लर्निंग विधियों का उपयोग करके, डायबिटिक रेटिनोपैथी (DR) को स्वचालित रूप से पता लगाने के लिए, डिज़ाइन और विकसित किया गया है| रेटिना के रंग फ़ंडस छवियों के पूर्व-प्रसंस्करण और वर्गीकरण के लिए एल्गोरिदम विकसित किए गये हैं। डीप लर्निंग मॉडल को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट, आईएपीएसीएस का उपयोग करके विकसित और प्रशिक्षित किया गया है, जिसमें 75,000 चित्र हैं। विकसित मॉडल के परिणाम बहुत उत्साहजनक हैं- रिसीवर ऑपरेटिंग वैशिष्ट्यता के तहत (AUROC / AUC)- 0.92 प्राप्त की गयी| यह सॉफ्टवेयर डीआर रोगियों को आगे की जाँच के लिए (यदि जाँच पॉजिटिव आती हैं), नेत्र रोग विशेषज्ञों के पास भेजने के लिए अनुशंसित करेगा तथा उपचार की मैनुअल प्रक्रिया में सहायता प्रदान करेगा, जिससे की नेत्र ज्योति के कम होने का जोखिम कम होगा|
डायबिटिक रेटिनोपैथी का स्वचालित रूप से पता लगाने के लिए वेब आधारित इंटेलीजेंट सॉफ्टवेयर
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