Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64584
Title: Интеллектуальная система поддержки принятия врачебных решений для диагностики пневмонии на основе сверточных нейронных сетей
Other Titles: Intelligent clinical decision support system for pneumonia diagnosis based on convolutional neural networks
Authors: Кошеленков, А. Н.
Keywords: материалы конференций;врачебные решения;сверточные нейронные сети;искусственный интеллект;пневмония;системы поддержки
Issue Date: 2026
Publisher: БГУИР
Citation: Кошеленков, А. Н. Интеллектуальная система поддержки принятия врачебных решений для диагностики пневмонии на основе сверточных нейронных сетей = Intelligent clinical decision support system for pneumonia diagnosis based on convolutional neural networks / А. Н. Кошеленков // Электронные системы и технологии : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: П. В. Камлач [и др.]. – Минск, 2026. – С. 278–279.
Abstract: Экспериментально исследовано функционирование систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР) для диагностики пневмонии на базе компактных сверточных нейронных сетей. Установлено, что алгоритмическое смещение порога классификации позволяет избежать ложноотрицательных результатов. Предложена методика визуального контроля решений нейросети при помощи алгоритма градиентного картирования (Grad-CAM).
Alternative abstract: Experimental study of the functioning of clinical decision support systems (CDSS) for diagnosing pneumonia based on compact convolutional neural networks. It was found that algorithmic shifting of the classification threshold avoids false-negative results. A method for visual control of neural network decisions using the gradient mapping algorithm (Grad-CAM) is proposed.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64584
Appears in Collections:Электронные системы и технологии : материалы 62-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Koshelenkov_Intellektualnaya.pdf240 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.