1. Mothkur R., Veerappa B.N. Classification of lung cancer using lightweight deep neural networks. // Procedia computer science - 2023. - Vol. 218. - P. 1869-1877. EDN: BGDTTZ
2. Image reconstruction using supervised learning in wearable electrical impedance tomography of the thorax. / Ivanenko M., Smolik W.T., Wanta D., Midura M., Wróblewski P., Hou X. Yan // Sensors. - 2023. - Vol. 23. - № 18. - P. 21. EDN: GNTXNP
3. Neural network in the analysis of the mr signal as an image segmentation tool for the determination of T1 and T2 relaxation times with application to cancer cell culture. / Truszkiewicz A., Bartusik-Aebisher D., Wojtas L., Cieslar G., Kawczyk-Krupka A., Aebisher D. // International journal molecular sciences. - 2023. - Vol. 24. - № 2. - P. 18. EDN: YKZOKJ
4. A CAD system for lung cancer detection using hybrid deep learning techniques. / Alsheikhy A. A., Said Y., Shawly T., A. Alzahrani K., Lahza H. // Diagnostics - 2023. - Vol. 13. № 6. - P. 20. EDN: TQDHUS
5. Investigating the impact of two major programming environments on the accuracy of deep learning-based glioma detection from MRI images. / Yilmaz V. S., Akdag M., Dalveren Y., Doruk R.O., Kara A., Soylu A. // Diagnostics - 2023 - Vol. 13. - № 4. - P. 15. EDN: HDVITA
6. Салмиянов В.О., Масловская А.Г. Программный комплекс системы сегментации и мультифрактальной диагностики цифровых изображений компьютерной томографии легких // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. - 2023. - № 65. - С. 105-115. EDN: WVJZCO
7. Масловская А.Г., Афанасов Л.С. Алгоритмы мультифрактального вейвлет-анализа в задачах спецификации растровых изображений самоподобных структур // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. - 2020. - Т. 53. - С. 61-70. EDN: AHGCTR
8. Radiomics-based differentiation of lung disease models generated by polluted air based on X-ray computed tomography data. / Szigeti K., Szabó T., Korom C., Czibak I., Horváth I., Veres D. S., Gyöngyi Z., Karlinger K., Bergmann R., Pócsik M., Budán F., Máthé D. et. al. // BMC Medical Imaging. - 2016. - Vol. 16. - № 1. - Art. 14. - P. 10. EDN: CLHIBQ
9. Troshin P.I. Multifractal parametrization in diagnosis of lungs diseases // International journal of pure and applied mathematics. - 2015. - Vol. 105. - № 2. - P. 173-185. EDN: VAOCBB
10. Щетинин Е.Ю., Севастьянов Л.А. Компьютерная система обнаружения COVID-19 по рентгеновским снимкам легких методами глубокого обучения // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. - 2022. - № 58. - С. 97-105. EDN: LMMRRQ
11. Fractal dimension, lacunarity and succolarity analyses on CT images of reservoir rocks for permeability prediction. / Y. Xia, J. Cai, E. Perfect, et. al. // Journal of Hydrology. - 2019. - Vol. 579. - P. 124198 (30).
12. Lacunarity analysis: a promising method for the automated assessment of melanocytic naevi and melanoma. / S. Gilmore, R. Hofmann-Wellenhof, J. Muir, et. al. // Plos ONE. - 2009. - Vol. 4. - № 10. - P. 10.
13. Multi-process remora enhanced hyperparameters of convolutional neural network for lung cancer prediction. / Appadurai J. P., G. S., Kavin B.P., C K., Lai W.-C. // Biomedicines. - 2023. - Vol. 11. - № 3. - P. 18. EDN: ZOFBTC
14. Classification of lung sounds using convolutional neural networks. / Aykanat M., Kılıç Ö., Kurt B., Saryal S. // EURASIP journal on image and video processing. - 2017. - № 65 - P. 9. EDN: JCOVXW
15. Ахмед С.Х., Скородумов С.В. Использование нейросетевых подходов в диагностировании заболеваний. / Моделирование и анализ данных. - 2020. - Т. 10. - № 2. - С. 49-61. EDN: ENYXIG
16. Classification of red blood cells using time-distributed convolutional neural networks from simulated videos. / Molčan S., Smiešková M., Bachratý H., Bachratá K., Novotný P. // Applied sciences - 2023. - Vol. 13. - № 13. - P. 15.
17. Transfer learning with fine-tuned deep CNN ResNet50 model for classifying COVID-19 from chest X-ray images. / Hossain M. B., Hasan Sazzad Iqbal S. M., Islam M. M., Akhtar M. N., Sarker I. H. // Informatics in medicine unlocked. - 2022. - Vol. 30. - P. 10. EDN: RIHHIO
18. https://www.kaggle.com/datasets/tawsifurrahman/covid19-radiography-database [Дата обращения: 02.02.2024].