Deep Learning ist ein spezifischer Zweig des maschinellen Lernens, der künstliche neuronale Netze (ANNs) verwendet, um Wissen aus umfangreichen Datensätzen zu erlangen und komplexe Operationen auszuführen. Künstliche neuronale Netze sind Rechenmodelle, die sich von der Struktur und Funktionalität echter Neuronen inspirieren lassen. Sie bestehen aus verbundenen Knoten, die in Schichten organisiert sind und Informationen interpretieren, die an nachfolgende Ebenen übertragen werden. Die Parameter der Knoten innerhalb jeder Schicht variieren je nach Aufgabe und Datensatz und werden durch einen Lern- oder Trainingsprozess verändert. Neue Formen von Kunst, Kultur und Gesellschaft werden durch Deep Learning geschaffen, darunter Style Transfer, Neural Style, Deep Dream, Neural Rap, Neural Karaoke, Neural Doodle und viele mehr.
Die Anwendung von Deep Learning in der Medizin hat das Potenzial, bedeutende und positive Auswirkungen zu haben. Deep Learning kann bei der Bildgebung, Analyse von medizinischen Aufzeichnungen, Analyse von Genomsequenzen und Arzneimittelentwicklung eingesetzt werden. Medizinische Bildanalyse mit einem Deep Learning-Ansatz ist ein schnell wachsendes Forschungsgebiet, das in der medizinischen Bildgebung zur Krankheitsdiagnose eingesetzt wurde. ViTs und CNNs wurden verwendet, um die Genauigkeit und Effizienz der Osteoporose-Erkennung aus Röntgenbildern zu verbessern. Die Anwendung von Deep Learning kann frühe Interventionen ermöglichen, um Frakturen zu verhindern und die Lebensqualität der Patienten zu verbessern.
Convolutional Neural Networks (CNNs) sind die am häufigsten verwendeten Werkzeuge für die Verarbeitung von Bildern in Deep Learning-Algorithmen. Sie wurden lange Zeit als vorherrschende Methode für die Verarbeitung von visuellen Daten angesehen, bis Vision Transformers (ViTs) aufkamen und sich zunehmend profilieren konnten. ViTs könnten aufgrund ihres Potenzials, auf lange Distanzen in Bildern zu fokussieren, CNNs in verschiedenen Vision-Aufgaben übertreffen. Beide haben herausragende Ergebnisse in der Bildverarbeitung gezeigt und haben jeweils ihre eigenen spezifischen Anwendungen und Vorzüge. Die Anwendung von Deep Learning mit diesen beiden Modellen für die Osteoporose-Erkennung aus Röntgenbildern könnte die Diagnose verbessern und damit frühzeitige Interventionen ermöglichen.