title: Detecting anomalies in chest x-ray images with the help of deep machine learning using image preprocessing for lung segmentation and bone removal
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Евдокимова Татьяна Олеговна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ефремов Александр Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Efremov Aleksandr
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Салищев Сергей Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salishchev Sergei Igorevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:25:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:25:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 031659
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13400
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной выпускной работе рассмотрены методы предварительной обработки рентгеновских снимков, такие как сегментация легких и фильтрация костной ткани ребер, и проведено сравнение качества классификации на наборах данных с разной степенью предобработки. Было произведено сравнение результатов данной работы с результатами работы статьи авторов Gordienko Yu., Gang P., Hui J. и др. Отличительной чертой данной работы можно считать использование набора снимков, содержащего значительно больший объем изображений, нежели тот, что использовали авторы статьи. Результаты показали, что применение методов предобработки рентгеновских снимков действительно положительно сказывается на качестве распознавания аномалий, повышая точность классификации, в лучшем случае, примерно на 30%. Таким образом, этап предварительной обработки изображений имеет большое значение при автоматизированном анализе рентгеновских снимков, а методы предобработки следует использовать для улучшения качества работы экспертных систем с целью облегчения работы врачей-рентгенологов.      Структура работы представлена ведением, пятью главами, заключением и списком литературы.  Данная выпускная квалификационная работа содержит 30 страниц, 4 таблицы, 11 рисунков. Для её написания использовано 13 источников.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this graduation work methods for pre-processing chest X-ray images, such as lung segmentation and bone shadow exclusion, are examined and the classification quality is compared on data sets with different pre-treatment levels. Comparison of the results of this work with the results of the paper by Gordienko Yu., Gang P., Hui J. et al are made. A feature of this work can be considered the use of a set of images containing much larger volume of images than the one used by the authors of the paper. The results showed that the use of pre-processing methods for chest X-rays images has a positive effect on the quality of anomalies recognition, increasing the accuracy of classification at best about 30%. Thus, the preliminary image processing step is very important in the automated analysis of chest X-ray images, and the pre-treatment methods should be used to improve the quality of expert systems work in order to help radiologists.    The structure of this work includes introduction, five chapters, conclusion and the bibliography.  This graduation work contains 30 pages, 4 tables and 11 figures. The bibliography contains 13 sources.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: поиск аномалий
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточная нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рентгенография грудной клетки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сегментация легких
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фильтрация костной ткани
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: detecting anomalies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: chest X-ray
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: lung segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: bone shadow exclusion
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Detecting anomalies in chest x-ray images with the help of deep machine learning using image preprocessing for lung segmentation and bone removal
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Поиск аномалий в рентгеновских снимках грудной клетки при помощи глубокого машинного обучения с использованием предварительной обработки снимков для сегментации легких и удаления костей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Bachelor_s_graduation_work_-_diploma-final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13400/1/Bachelor_s_graduation_work_-_diploma-final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,24 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Efremov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13400/2/reviewSV_Otzyv_Efremov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 205,17 kB
resources.filename: reviewSV_Efremov_otzyv_recenzenta.JPG
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13400/3/reviewSV_Efremov_otzyv_recenzenta.JPG
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,01 MB
resources.filename: reviewSV_st007086_Salishhev_Sergej_Igorevich_(supervisor)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13400/4/reviewSV_st007086_Salishhev_Sergej_Igorevich_%28supervisor%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,07 kB
resources.filename: reviewSV_st007086_Salishhev_Sergej_Igorevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13400/5/reviewSV_st007086_Salishhev_Sergej_Igorevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,72 kB