Компьютерная оптика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Компьютерная оптика, 2021, том 45, выпуск 1, страницы 149–153
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-765 (Mi co891) 		 
Эта публикация цитируется в 6 научных статьях (всего в 6 статьях)

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И АНАЛИЗ ДАННЫХ

Классификация рентгеновских изображений грудной клетки больных вирусной пневмонией и COVID-19 с помощью нейронных сетей

В. Г. Ефремцевa, Н. Г. Ефремцевa, Е. П. Тетеринb, П. Е. Тетеринc, Е. С. Базавлукa

a Независимый исследователь
b Ковровская государственная технологическая академия им. В.А. Дегтярева, Россия, Владимирская обл., г. Ковров
c Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», 115409, Россия, г. Москва
PDF полного текста (958 kB) Список цитирования (6)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-765
Аннотация: В статье рассматривается применение нейронных сетей для классификации рентгенографических изображений больных пневмонией и COVID-19. Для выбора наилучших параметров изменения размеров и адаптивного выравнивания гистограммы яркости изображений, а также оптимальной архитектуры нейронной сети и ее гиперпараметров использовались precision, recall и f1-score. Высокие значения этих метрик качества классификации (> 0,91) убедительно свидетельствуют о надежном разграничении рентгенографических изображений больных пневмонией от больных COVID-19. Это открывает возможность создания модели c хорошей предсказательной способностью без привлечения готовых сложных моделей и без предварительного обучения на сторонних данных. Полученные результаты дают хорошие перспективы разработки чувствительных и надежных экспресс-методов диагностики заболевания COVID-19.
Ключевые слова: обработка рентгенографических изображений, сверточная нейронная сеть, классификация, COVID-19.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство образования и науки Российской Федерации 02.a 03.21.0005
Работа выполнена при поддержке программы «Повышение конкурентоспособности ведущих университетов РФ» (проект 5-100), контракт №02.a 03.21.0005, 27.08.2013.
Поступила в редакцию: 13.06.2020
Принята в печать: 09.12.2020
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: В. Г. Ефремцев, Н. Г. Ефремцев, Е. П. Тетерин, П. Е. Тетерин, Е. С. Базавлук, “Классификация рентгеновских изображений грудной клетки больных вирусной пневмонией и COVID-19 с помощью нейронных сетей”, Компьютерная оптика, 45:1 (2021), 149–153
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{EfrEfrTet21}
\by В.~Г.~Ефремцев, Н.~Г.~Ефремцев, Е.~П.~Тетерин, П.~Е.~Тетерин, Е.~С.~Базавлук
\paper Классификация рентгеновских изображений грудной клетки больных вирусной пневмонией и COVID-19 с помощью нейронных сетей
\jour Компьютерная оптика
\yr 2021
\vol 45
\issue 1
\pages 149--153
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co891}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-765}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/co891
  • https://www.mathnet.ru/rus/co/v45/i1/p149
    • Эта публикация цитируется в следующих 6 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Компьютерная оптика
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024