Статья: СИСТЕМА НЕЙРОСЕТЕВОЙ ДИАГНОСТИКИ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК РЕНТГЕНОВСКИХ СНИМКОВ ЛЕГКИХ: РЕАЛИЗАЦИЯ НА ПЛАТФОРМЕ MATLAB
В работе представлен результат апробации и расширения функционала нейронной сверточной глубокоуровневой сети для решения задач классификации рентгеновских снимков при диагностике заболеваний легких человека. Основным компонентом системы интеллектуальной диагностики является предварительно обученная сеть ResNet50, реализованная в среде Matlab. Дополнительное обучение сети проводилось с использованием сформированного банка данных цифровых снимков человеческих легких, полученных с помощью флюорографического аппарата, и рентгеновских снимков, размещенных в открытом источнике. В целях повышения качества детектирования реализована процедура предпроцессорной обработки цифровых изображений. Применяемые алгоритмы обучения позволили добиться общей точности распознавания в 96% для диагностических случаев: COVID-19 затенения областей легкого, вирусной пневмонии и здоровых снимков легких.
Информация о документе
- Формат документа
 - Кол-во страниц
 - 1 страница
 - Загрузил(а)
 - Лицензия
 - —
 - Доступ
 - Всем
 
Информация о статье
- ISSN
 - 1814-2400
 - Журнал
 - ИНФОРМАТИКА И СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
 - Год публикации
 - 2024
 
Статистика просмотров
Статистика просмотров статьи за 2025 год.