title: Application of artificial neural networks in the problem of x-ray recognition
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Корзина Мария Игоревна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Korzina Maria Igorevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Прохорова Виктория Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Prohorova Viktoria Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kozyncenko Vladimir Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:54:38Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:54:38Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 071476
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26702
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: медицина
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: легочные заболевания
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рентгеновские изображения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: medicine
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: lung diseases
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: x-ray images
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of artificial neural networks in the problem of x-ray recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение искусственных нейронных сетей в задаче распознавания рентгеновских снимков
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Prokhorova_final.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26702/1/VKR_Prokhorova_final.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 2,84 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Prohorova_V.A._mag.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26702/2/reviewSV_otzyv_Prohorova_V.A._mag.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 542,34 kB