| Title: | Chest Pathologies Analysis System Based On X-Ray Images Using Neural Network |
| Other Titles: | Система анализа патологий грудной клетки на основе рентгеновских изображений с использованием нейронной сети |
| Authors: | Naumovich, A. |
| Keywords: | материалы конференций;neural network;recognition;supervised learning;X-Ray image |
| Issue Date: | 2021 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Naumovich, A. Chest Pathologies Analysis System Based On X-Ray Images Using Neural Network / A. Naumovich // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2021) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2021. – Вып. 5. – С. 233–236. |
| Abstract: | The paper deals with the problem of chest pathologies recognition based on images obtained from
protable fluorographic devices. An approach based on the neural network technology is proposed. A complex algorithmic solution is delevoped. The algorithm is implemented as a specialized software package. |
| Alternative abstract: | В условиях пандемии для раннего обнаружения патологии легких часто используют портативные флюорографические устройства. Из-за высокой загруженности специалистов-рентгенологов актуальной является задача разработка эффективных технологий обработки и анализа изображений, ориентированных именно на такие устройства. В рамках работы предлагается
программная система, архитектура и состав позволяет эффективно решать поставленную задачу. Она состоит из 6 основных модулей: алгоритмического модуля, базы данных, модуля визуализации и интерпретации, а также модуля калибровки. Алгоритмическое решение основано на нейросетевой технологии обработки данных с использованием фреймворка DenseNet. Прототип программной системы реализован на языке Python с использованием библиотек машинного обучения Tensorflow и Keras. Эффективность предложенного подхода демонстрируется на наборах рентгенографических снимков из базы данных RSNA и NIH. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45438 |
| Appears in Collections: | OSTIS-2021
|
