title: Construction of an algorithm for detecting pneumonia on a chest radiograph
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Котина Елена Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kotina Elena Dmitrievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Хохлова Снежана Романовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Hohlova Snezana Romanovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Головкина Анна Геннадьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Golovkina Anna Gennadevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:26:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:26:42Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 050320
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26433
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В ходе работы были получены следующие результаты:
  Проведено изучение предметной области, анализ существующих решений поставленной задачи и рассмотрены технические возможности для их реализации. В результате было принято решение использовать комбинированный алгоритм, первой частью которого является классификация имеющихся данных, а второй — детекция пневмонии с помощью сегментационной свёрточной сети.
  Для подготовки данных было рассмотрено три метода предобработки медицинских изображений. Было проанализировано влияние всех трёх методов на верность предсказания классификационных моделей. Лучшие результаты получены при предобработке с помощью метода усиления локального контраста.
  Разработана архитектура системы, позволяющая эффективно осуществлять детекцию пневмонии на снимках и вместе с этим сравнить эффективность двух разных подходов к её решению. Принято решение сравнить детекцию поражённых областей с предварительной классификацией изображений и без предварительной классификации.
  Опытным путём были подобраны гиперпараметры, позволяющие получить максимально высокие показатели точности предсказаний обученной модели на тестовых выборках.
  Произведен анализ полученных результатов, следуя которому можно сделать выводы о том, что детекция с предварительной классификацией снимков получает намного более точные результаты.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: n the course of the work, the following results were obtained:
  A study of the subject area was conducted. An analysis of existing solutions to the task was carried out. The technical possibilities for their implementation were considered. As a result, it was decided to use a combined algorithm. The first part of the algorithm is the classification of available data, and the second is the detection of pneumonia using a segmentation convolutional network.
  To prepare the data, three methods of medical image preprocessing were studied. The analysis of the influence of all three methods on the accuracy of the prediction of classification models is carried out. The best results were obtained with preprocessing using the local contrast enhancement method.
  A system architecture has been developed that allows effective detection of pneumonia in the images. It was decided to compare the detection of affected areas with preliminary classification of images and without preliminary classification.
  During the experiment, hyperparameters were selected that allowed us to obtain the highest possible accuracy indicators for the predictions of the trained model in test samples.
  An analysis of the obtained results is carried out, following which we can conclude that detection with preliminary classification of images receives much more accurate results.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: свёрточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: искусственные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обучение нейронной сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: детекция изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рентгенограмма лёгких
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: VGG-16
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ResNet-18
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: U-net
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: artificial neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network training
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: chest x-ray
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: VGG-16
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ResNet-18
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: U-net
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Construction of an algorithm for detecting pneumonia on a chest radiograph
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Построение алгоритма обнаружения пневмонии на рентгенограмме органов грудной клетки
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: my_diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26433/1/my_diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,33 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_rukovoditela_Hohlova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26433/2/reviewSV_Otzyv_rukovoditela_Hohlova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 101,98 kB