Аннотирование объектов на медицинских изображениях рентгенографии грудной клетки с применением нейронных сетей

Bibliographic Details
Parent link:Современные технологии, экономика и образование: сборник материалов II Всероссийской научно-методической конференции, г. Томск, 2-4 сентября 2020 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет ; под ред. А. Г. Фефеловой, Е. А. Покровской, И. О. Болотиной [и др.]. [С. 235-238].— , 2020
Main Author: Башлыков А. А.
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Other Authors: Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
Summary:Заглавие с титульного экрана
Misinterpretation of X-ray images can lead to a worsening of the patient's condition. The purpose of this research was to develop an algorithm for automatic annotation of diseases on the X-ray image in order to improve the accuracy of the analysis of medical images. This paper considers various methods for solving the classification problem. During the research a database of annotated medical images of radiography was compiled. On this basis, a compactly connected convolutional neural network was trained and tested. The classification accuracy of developed algorithm is above 66% for 14 classes of diseases.
Published: 2020
Subjects:
Online Access:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/64713
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=632673