Автоматическое обнаружение аномалий грудной клетки на основе анализа цифровых рентгеновских изображений: магистерская диссертация / Виктория Дмитриевна Шепелева; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра дискретной математики и алгоритмики; науч. рук. Ковалёв В. А.

Abstract

Магистерская диссертация, 47 страниц, 25 рисунков, 7 таблиц, 16 источников. РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ; ПАТОЛОГИИ ГРУДНОЙ КЛЕТКИ; ЗАДАЧА КЛАССИФИКАЦИИ; НЕЙРОННАЯ СЕТЬ; ТЕПЛОВЫЕ КАРТЫ. Объект исследования – методы классификации патологий грудной клетки, построения тепловых карт рентгеновских изображений. Цель работы – изучение методов классификации патологий грудной клетки, построения тепловых карт, реализация системы автоматизированной диагностики, исследование подходов для повышения качества классификации. Методы исследования – анализ, эксперимент, тестирование, сравнение. Результатом является система автоматизированной диагностики. Для этого были реализованы методы классификации патологий грудной клетки, проведены вычислительные эксперименты; исследованы и реализованы методы построения тепловых карт. Были проведены эксперименты по улучшению локализации очагов патологий путем изменения архитектуры нейронных сетей. Исследовано влияние методов предобработки изображений на качество классификации, а также на построение тепловых карт. Областью применения является медицина, программное обеспечение рентгенодиагностики.