Сосуществование машинного интеллекта, цифрового искусства и диагностики: возможно ли оно?

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Развитие машинного интеллекта и применение генеративных изображений, созданных с его помощью, является перспективным направлением коммуникационного дизайна и человеко-машинного взаимодействия. Письмо в редакцию представляет собой авторское видение применения генеративных изображений в области диагностики состояний человека.

Использование машинного интеллекта как интерактивного и интеллектуального инструмента диагностики позволит психологу и врачу эффективно дополнить терапевтические процессы контролируемого взаимодействия их участников.

Сейчас уже существуют библиотеки моделей и наборы приложений с text-to-image алгоритмами, которые могут быть задействованы инженерами и дизайнерами в процессе создания объектов современного цифрового искусства, и также могут быть использованы в исследованиях новых парадигм с помощью визуальных коммуникаций, их прикладного применения в экспериментальной диагностике.

Об авторах

Андрей Васильевич Власов

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий; Научно-исследовательский институт медицины труда имени академика Н. Ф. Измерова

Автор, ответственный за переписку.
Email: a.vlasov@npcmr.ru
ORCID iD: 0000-0001-9227-1892
SPIN-код: 3378-8650
Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. Tanveer M., Richhariya B., Khan R.U., et al. Machine learning techniques for the diagnosis of alzheimer’s disease: a review // ACM Transactions Multimedia Computing Communications Applications. 2020. Vol. 16, N 1. P. 35. doi: 10.1145/3344998
  2. Sharma S., Mandal P.K. A comprehensive report on machine learning-based early detection of alzheimer’s disease using multi-modal neuroimaging data // ACM Computing Surveys. 2023. Vol. 55, N 2. P. 1–44. doi: 10.1145/3492865
  3. Koich M.F., Pessotto F. Projective aspects on cognitive performance: distortions in emotional perception correlate with personality // Psicologia Reflexão Crítica. 2016. Vol. 29, N 17. Р. 1–8. doi: 10.1186/s41155-016-0036-6
  4. Адаскина А.А. Терапевтические возможности цифрового художественного творчества // Современная зарубежная психология. 2021. Т. 10, № 4. C. 107–116. doi: 10.17759/jmfp.2021100410
  5. Paladines-Jaramillo F., Egas-Reyes V., Ordonez-Camacho D., et al. Using virtual reality to detect, assess, and treat frustration. In: Morales R.G., Fonseca C., Salgado E.R., et al. (eds.) Information and communication technologies. TICEC 2020. Vol. 1307. Communications in Computer and Information Science. Springer, Cham, 2020. doi: 10.1007/978-3-030-62833-8_28
  6. Cetinic E., She J. Understanding and creating art with ai: review and outlook // ACM Trans. Multimedia Comput Commun. 2022. Vol. 18, N 2. P. 1–22. doi: 10.1145/3475799
  7. AlAmir M., AlGhamdi M. The role of generative adversarial network in medical image analysis: an in-depth survey // ACM Computing Surveys. 2022. doi: 10.1145/3527849
  8. Ali H., Biswas R., Ali F., et al. The role of generative adversarial networks in brain MRI: a scoping review // Insights into Imaging. 2022. Vol. 13, N 98. P. 1–15. doi: 10.1186/s13244-022-01237-0
  9. Lankinen K., Saari J., Hari R., et al. Intersubject consistency of cortical MEG signals during movie viewing // NeuroImage. 2014. N 92. Р. 217–224. doi: 10.1016/j.neuroimage.2014.02.004
  10. Nummenmaa L., Glerean E., Viinikainen M., et al. Emotions promote social interaction by synchronizing brain activity across individuals // Proceedings Nat Academy Sci. 2012. Vol. 109, N 24. P. 9599–9604. doi: 10.1073/pnas.120609510
  11. Tseng P.H., Rajangam S., Lehew G., et al. Interbrain cortical synchronization encodes multiple aspects of social interactions in monkey pairs // Sci Rep. 2018. Vol. 8, N 1. P. 4699. doi: 10.1038/s41598-018-22679-x
  12. Shanechi M.M. Brain-machine interfaces from motor to mood // Nat Neurosci. 2019. Vol. 22, N 10. P. 1554–1564. doi: 10.1038/s41593-019-0488-y
  13. Vlasov A. GALA Inspired by Neo Klimt: 2D images processing with implementation for interaction and perception studies (preprint). 2022. doi: 10.13140/RG.2.2.10806.57928
  14. Achlioptas P., Ovsjanikov M., Haydarov K., et al. ArtEmis: affective language for visual art // Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), October 6, 2021. Р. 11569–11579. doi: 10.48550/arXiv.2101.07396
  15. Gala Klimt. Digital art collection of pictorial poems. Ridero. 2022. Режим доступа: https://www.researchgate.net/project/GALA-KLIMT. Дата обращения: 15.07.2022.
  16. Vessel E.A., Starr G.G., Rubin N. The brain on art: intense aesthetic experience activates the default mode network // Front Hum Neurosci. 2012. N 6. P. 66. doi: 10.3389/fnhum.2012.00066

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1

Скачать (847KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Изображения (а, b), созданные нейронной сетью.

Скачать (792KB)
Метаданные

© Эко-вектор, 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».