Касюк Сергей Тимурович (К.т.н., доцент, ФГБОУ ВО «Южно-Уральский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации (г. Челябинск))
Диденко Галина Александровна (К.п.н., доцент, ФГБОУ ВО «Южно-Уральский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации (г. Челябинск))
Степанова Оксана Александровна (К.п.н., доцент, ФГБОУ ВО «Южно-Уральский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации (г. Челябинск))
| |
В статье рассматривается современная технология рентгенодиагностики пневмонии, основанная на использовании сверточной нейронной сети. Описывается набор рентгенологических снимков грудной клетки Д. Кермани, К. Чжана и М. Голдбаума (Kermany dataset), используемый для глубокого обучения. Приводится конфигурация сверточной нейронной сети, построенной на архитектуре GoogLeNet. Описывается программа на языке Python, реализующая обучение нейронной сети, расчет метрик классификации и диагностику пневмонии. Рассматривается процесс обучения сверточной нейронной сети. Дается сравнение полученных метрик бинарной классификации с опубликованными результатами международных исследований.
Ключевые слова:рентгенодиагностика, класcификация данных, глубокое обучение, сверточная нейронная сеть, метрики классификации, программирование на Python
|
|
| |
|
Читать полный текст статьи …
|
Ссылка для цитирования:
Касюк С. Т., Диденко Г. А., Степанова О. А. ДИАГНОСТИКА ПНЕВМОНИИ НА РЕНТГЕНОЛОГИЧЕСКИХ СНИМКАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2023. -№09/2. -С. 89-97 DOI 10.37882/2223-2966.2023.9-2.12 |
|
|
