Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 18.209.63.120
    [SESS_TIME] => 1711629517
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 99b721860be56ecf50085f699a9f7613
    [UNIQUE_KEY] => 3d30c15a11b681f5c558fcf05280e046
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2022 год, номер 3

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ ЛЁГОЧНЫХ ПАТОЛОГИЙ ПО РЕНТГЕНОЛОГИЧЕСКИМ ИЗОБРАЖЕНИЯМ

С.М. Борзов1, А.В. Карпов2, О.И. Потатуркин1, А.О. Хадзиев2
1Институт автоматики и электрометрии СО РАН, г. Новосибирск, Россия
borzov@iae.nsk.su
2Новосибирский научно-исследовательский институт туберкулёза Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Новосибирск, Россия
karpov621@yandex.ru
Ключевые слова: цифровая обработка изображений, классификация, нейросетевые технологии, интеллектуальные системы, диагностика лёгочных заболеваний
Страницы: 61-71

Аннотация

Приведены исследования возможности создания интеллектуальных автоматизированных систем дифференциальной диагностики лёгочных заболеваний на основе идентификации патологических структур на рентгенологических изображениях (РИ) органов грудной полости (ОГП) с применением нейросетевых технологий. Представлен краткий анализ современных методик диагностики, и дано описание предлагаемого алгоритма определения типа патологий лёгочных тканей, используемого при визуальном анализе РИ и основанного на идентификации основных рентгенологических синдромов, а также на оценке количественных характеристик дифференциальной рентгенодиагностики. На примере классификации рентгенограмм здоровых и больных туберкулёзом пациентов продемонстрирована эффективность применения нейросетевых технологий при компьютерной диагностике лёгочных заболеваний. Исследования выполнены с применением общедоступной базы РИ ОГП, содержащей 3500 снимков здоровых и 3500 снимков больных людей.

DOI: 10.15372/AUT20220307
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину