Два подхода к распознаванию пневмонии по рентгеновским снимкам: описание, реализация и сравнение

Рассматриваются два подхода к задаче классификации рентгеновских снимков грудной клетки для диагностики пневмонии. Первый, на сегодня широко распространенный подход, основан на применении нейронных сетей. Второй подход использует теоретическое понятие колмогоровской сложности, на основе которого вводится нормализованное расстояние сжатия, позволяющее определять расстояния между объектами различной природы, включая изображения. Дается изложение обоих подходов, описание основанных на них алгоритмов и сведения о программных реализациях. Рентгеновские снимки для экспериментов взяты из базы социальной сети по обработке данных и машинному обучению Kaggle. Проведенная серия экспериментов позволяет подобрать значения параметров для успешного решения поставленной задачи. Высокие значения метрик качества классификации в обоих случаях убедительно свидетельствуют о надежном разграничении рентгеновских снимков грудной клетки у здоровых людей от больных пневмонией. Преимущества первого подхода проявляются при больших массивах данных обучающего множества. Второй подход позволяет решать эту же задачу при наличии малого числа классифицированных снимков, когда первый подход не работает. Полученные результаты дают хорошие перспективы разработки чувствительных и надежных методов диагностики пневмонии, сочетающих оба этих подхода.