Analysis of pre-processing and augmentation of images for anomaly detection in fluorographic examination

Abstract

В данной работе представлено решение задачи поиска аномалий по предобработанным флюорографическим снимкам. В качестве предобработки выполнено выделение границ легких. Далее были обучены сверточный автоэнкодер для выделения ключевых точек на изображении и SVM для классификации.

In this paper I present a solution to the problem of finding anomalies in pre-processed fluorographic images. As a pre-treatment, the separation of the lungs edge is performed. Next, a convolutional autoencoder was trained to extract key points on the image and SVM for classification.