Evolutionary Exploration of a Neural Network for Predicting Ultrasound Propagation

Hledání neuronové architektury, Evoluční průzkum, Ultrazvuk vysoké intenzity, Neuronový prediktor

Hledání optimálního léčebného plánu v proceduře založené na fokalizovaném ultrazvuku je složitým problémem, který zahrnuje více různých modalit. Cílem je poskytnout řešení v klinicky relevantním časovém rámci a zároveň udržet přesnost nad kritickým prahem. Musíme najít rovnováhu mezi klinickou rychlostí a přesností. Strojové učení nabízí nadějný přístup, jako nedávný neuronový prediktor pro šíření zvuku lebeční kostí výrazně zrychlil simulace. Abychom hlouběji pronikli do návrhu, pokusili jsme se zlepšit řešení pomocí evolučního algoritmu a zkoumali význam různých stavebních bloků. S využitím genetického programování jsme významně vylepšili řešení, což vedlo k řešiteli s přibližně řádově lepším kořenovým středním čtvercovým chybou (RMSE) pro prediktor, a to včetně dodání řešení v rozumném časovém rámci. Dále druhá studie zkoumala vliv víceřádkového zakódování na přesnost sítě, poskytující náhledy pro další výzkum paměťových bloků a velikostí konvolučního jádra v řešitelích částečných diferenciálních rovnic (PDE) s rekurentními konvolučními neuronovými sítěmi (RCNN).