НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД К МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА РЕНТГЕНОВСКИХ СНИМКОВ
Аннотация
Выпускная квалификационная работа содержит 41 изображение, 15 формул, 2 таблицы, 8 источников, 55 страниц.
НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД К МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА РЕНТГЕНОВСКИХ СНИМКОВ
В данной работе рассматриваются основные принципы работы
искусственных нейронных сетей. Особое внимание уделяется сверточным нейронным сетям, которые показывают высокие результаты при решении задач классификации графических снимков. Также рассматриваются различные архитектуры сверточных сетей.
Основная цель данной работы предоставить нейросетевую модель для классификации патологий на основе анализа рентгеновских снимков. Были проведены эксперименты по диагностике 14 патологий базы рентгеновских снимков NIH Chest X-rays Dataset, и представленны результаты этих экспериментов.
The graduation qualification work contains 41 images, 15 formulas, 2 tables, 8
sources, 55 pages.
NEURAL NETWORK APPROACH BASED ON ANALYSIS OF X-RAY IMAGES TO MEDICAL DIAGNOSTICS
This paper discribes the basic principles of neural networks. Particular attention is paid to convolutional neural networks that show high results in solving problems of classification of graphic images. Various convolution network architectures are also considered. The main goal of this work is to provide a neural network model based on x-ray analysis for classifying pathologies . The experiments were conducted to diagnose 14 pathologies of the NIH Chest X-rays Dataset. The results of these experiments are presented in the end of this paper.
НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД К МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА РЕНТГЕНОВСКИХ СНИМКОВ
В данной работе рассматриваются основные принципы работы
искусственных нейронных сетей. Особое внимание уделяется сверточным нейронным сетям, которые показывают высокие результаты при решении задач классификации графических снимков. Также рассматриваются различные архитектуры сверточных сетей.
Основная цель данной работы предоставить нейросетевую модель для классификации патологий на основе анализа рентгеновских снимков. Были проведены эксперименты по диагностике 14 патологий базы рентгеновских снимков NIH Chest X-rays Dataset, и представленны результаты этих экспериментов.
The graduation qualification work contains 41 images, 15 formulas, 2 tables, 8
sources, 55 pages.
NEURAL NETWORK APPROACH BASED ON ANALYSIS OF X-RAY IMAGES TO MEDICAL DIAGNOSTICS
This paper discribes the basic principles of neural networks. Particular attention is paid to convolutional neural networks that show high results in solving problems of classification of graphic images. Various convolution network architectures are also considered. The main goal of this work is to provide a neural network model based on x-ray analysis for classifying pathologies . The experiments were conducted to diagnose 14 pathologies of the NIH Chest X-rays Dataset. The results of these experiments are presented in the end of this paper.