Исследование решения задачи распознавания частей тела на рентгеновских снимках на edge устройствах

Abstract

Объектом исследования являются алгоритмы, лежащие в основе сверточных нейронных моделей, методы распознавания и классификации частей тела на рентгеновских снимках, построение и обучение модели. Так же уделяется внимание улучшению точности распознавания, правильному применению методов машинного обучения и предотвращению переобучения или недообучения моделей. Целью данной выпускной квалификационной работы является разработка и обучение модели, способной эффективно распознавать и классифицировать части тела на рентгеновских снимках. Для достижения поставленных целей использовались различные математические и машинные методы, такие как техники предобработки изображений, сверточные нейронные сети, валидация сетей. Было проведено теоретическое исследование различных подходов компьютерного зрения, а также практическое исследование для выбора оптимальных параметров и гиперпараметров модели. Разработанное программное обеспечение включает модули для предобработки рентгеновских изображений, обучения модели на основе сост