Обнаружения затемнения в лёгких по рентгеновскому DICOM- изображению с использованием нейронных сетей

Abstract

По статистике, в России за 2018 год существенное число людей погибло в связи с заболеваниями органов дыхания и дыхательных путей: таковых было 59 803 человека. Почти половина из числа этих смертей (24954) пришлась на долю пневмонии. Одним из признаков пневмонии является затемнение в лёгких. Данное исследование показывает, как можно обнаруживать затемнения в лёгких по рентгеновскому изображению с помощью нейронных сетей. В ходе исследования была реализована сверточная нейронная сеть, которая выделяет область затемнения, в случае если она есть. Точность нейронной сети оценена с помощью среднего значения коэффициента Жаккара (0.71). According to statistics, in Russia in 2018, the existing number of people died due to respiratory and respiratory diseases: there were 59,803 of them. Almost half of these deaths (24954) came from pneumonia. One of the signs of pneumonia is blackout in the lungs. This study shows that this can be detected in an x-ray image using neural networks. During the research, a convolutional neural network was implemented, which takes place if it exists. The accuracy of the neural network is estimated using the average values of the Jacquard coefficients (0.71).