Дата публикации: 2023

Дата публикации в реестре: 2024-03-01T13:36:12Z

Аннотация:

Отсутствие универсальных (генерализированных) наборов данных и недостаток аннотированных данных делают необходимым исследование возможностей нейросетевых подходов для конкретных наборов данных. Важность построения алгоритмов для обнаружения внелёгочных патологий на рентгеновских изображениях грудной клетки продиктована социальной значимостью заболеваний данной группы (например, сердечно-сосудистых), условиями доступности таких изображений ввиду широкого распространения малоинвазивных и относительно дешевых рентгенологических методов диагностики. Одна из важных проблем при решении задач автоматизации классификации медицинских изображений – подготовка данных. В результате работы над базой изображений удалось повысить производительность итогового алгоритма с 75 до 95 %. Для медицинских учреждений обработка всего объема получаемых изображений и проведение их диагностики по широкому списку патологий затруднены ограниченностью ресурсов. В связи с чем целесообразно использовать автоматизацию процессов сегментации и распознавания, что уже на первых этапах ее применения дает возможность врачам перераспределить внимание на потенциально патологические случаи и обратить повторно внимание на те, которые ошибочно были идентифицированы как непатологические.

Тип: Article