Аннотирование объектов на медицинских изображениях рентгенографии грудной клетки с применением нейронных сетей; Современные технологии, экономика и образование

Bibliografische gegevens
Parent link:Современные технологии, экономика и образование.— 2020.— [С. 235-238]
Hoofdauteur: Башлыков А. А.
Coauteur: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Andere auteurs: Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
Samenvatting: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.
Taal:Russisch
Gepubliceerd in: 2020
Onderwerpen:
Online toegang:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/64713
Formaat: Elektronisch Hoofdstuk
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=632673

Gelijkaardige items