Application of artificial neural networks in the problem of x-ray recognition

Abstract

Работа посвящена применению методов глубокого обучения в распознавании медицинских изображений. Медицинские изображения представляют собой набор рентгенографических снимков заболеваний грудной клетки. В работе разработана основанная на сверточной нейронной сети модель классификации легочных заболеваний. Модель позволяет классифицировать рентгенограмму к одному из 6 классов заболеваний, таких как ателектаз, инфильтрация легочной ткани, пневмоторакс, легочную массу и плевральный выпот. Также проведен анализ качества классификации для каждого из заболеваний.

Graduate work is devoted to the application of deep learning methods in medical image recognition. Medical images are a set of radiographic images of chest diseases. In this paper, a convolutional neural network-based model of classification of lung diseases is developed. The model allows classifying the radiograph to one of 6 classes of diseases, such as atelectasis, infiltration of lung tissue, pneumothorax, lung mass and pleural effusion. The quality of classification for each of deseases have been analysed there.