|
Управление в медико-биологических и экологических системах
Два подхода к распознаванию пневмонии по рентгеновским снимкам: описание, реализация и сравнение
А. А. Печниковa, Н. А. Богдановb a Карельский научный центр Российской академии наук, Петрозаводск
b Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург
Аннотация:
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.
Ключевые слова:
классификация изображений, сверточная нейронная сеть, нормализованное расстояние сжатия, обработка рентгеновских снимков, пневмония.
Поступила в редакцию: 28 апреля 2022 г. Опубликована: 30 сентября 2022 г.
Образец цитирования:
А. А. Печников, Н. А. Богданов, “Два подхода к распознаванию пневмонии по рентгеновским снимкам: описание, реализация и сравнение”, УБС, 99 (2022), 114–134
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ubs1120 https://www.mathnet.ru/rus/ubs/v99/p114
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 49 | PDF полного текста: | 13 | Список литературы: | 8 |
|