ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

РЕНТГЕНДІК СУРЕТТЕ ПНЕВМОНИЯНЫ АНЫҚТАУДЫҢ ТЕРЕҢ ОҚУ ӘДІСТЕРІН САЛЫСТЫРМАЛЫ ТАЛДАУ

Авторлар

  • K.A. Gamri
  • B.S. Omarov
  • Bohdan Haidabrus Кандидат технических наук, Рижский технический университет, Рига, Латвия

DOI:

https://doi.org/10.54309/IJICT.2022.12.4.006

Кілт сөздер:

конволюционды нейрондық желілер, пневмонияны анықтау, медициналық бейнелеу, VGG Net және ResNet

Аңдатпа

Пневмония-бұл адамның бір немесе екі өкпесіне әсер ететін және
көбінесе стрептококк бактериясынан туындаған өлімге әкелетін бактериялық
ауру. Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымының мәліметі бойынша (ДДҰ), әрбір
үшінші
өлім себепшісі - пневмония. Тәжірибелі радиотерапевттер пневмонияны
диагностикалау үшін қолданылатын кеуде қуысының рентгенографиясын бағалауы
керек. Осылайша, пневмонияны анықтаудың автономды әдісін құру бұл
ауруды, әсіресе шалғай жерлерде ерте емдеу үшін тиімді болар еді. Конволюциялық
нейрондық желілер (CNN) медициналық кескіндерді бағалау кезінде
терең оқыту алгоритмдерінің тиімділігіне байланысты ауруларды санаттарға
бөлуге үлкен қызығушылық тудырды. Сонымен қатар, ауқымды рентгендік
деректер
жиынында алдын ала дайындалған CNN үлгілері арқылы алынған
сипаттамалар
кескіндерді жіктеу тапсырмаларында өте тиімді. Бірнеше
конволюциялық
нейрондық желі әртүрлі параметрлерді, гиперпараметрлерді
және авторлар ұсынған конволюциялық қабаттардың санын қолдана отырып,
рентген сәулелерін пневмония бар және пневмония жоқ деп екі топқа жіктейтіні
байқалды. Ұсынылып отырған зерттеу пневмонияны анықтау мәселесі үшін алты
түрлі терең оқыту моделін талдайды. Бірінші және екінші модельдер әрқайсысы
екі және үш конволюциялық қабаттарды қамтиды. Сонымен қатар, алдын-ала
машықтандырылған VGG16, VGG19, ResNet50 және Inception-v3 модельдері
қарасырылады.

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Жүктеулер

Жарияланды

2022-12-15

Дәйексөзді қалай келтіруге болады

Осы автордың (немесе авторлардың) ең көп оқылатын мақалалары

Loading...