title: Development and comparison of viral and bacterial pneumonia recognition software based on X-ray analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Никитина Наталия Николаевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Nikitina Natalia Nikolaevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Богданов Николай Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bogdanov Nikolaj Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Печников Андрей Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Pecnikov Andrej Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:39Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:39Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062774
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32440
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматриваются два подхода к задаче классификации рентгеновских снимков грудной клетки для диагностики пневмонии. Первый, на сегодня широко распространенный подход, основан на применении нейронных сетей. Второй подход использует теоретическое понятие Колмогоровской сложности, на основе которого вводится нормализованное расстояние сжатия, позволяющее определять расстояния между объектами различной природы, включая изображения. Дается изложение обоих подходов, описание основанных на них алгоритмов, и сведения о программных реализациях. Проведенная серия экспериментов позволяет подобрать значения параметров для успешного решения поставленной задачи. Высокие значения метрик качества классификации в обоих случаях убедительно свидетельствуют о надежном разграничении рентгеновских снимков грудной клетки у здоровых людей от больных пневмонией. Преимущества первого подхода проявляются при больших массивах данных обучающего множества. Второй подход позволяет решать эту же задачу при наличии малого числа классифицированных снимков, когда первый подход не работает. Полученные результаты дают хорошие перспективы разработки чувствительных и надежных методов диагностики пневмонии, сочетающих оба этих подхода.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper discusses two approaches to the problem of classification of chest X-rays for the diagnosis of pneumonia. The first, currently widespread approach, is based on the use of neural networks. The second approach uses the theoretical concept of Kolmogorov complexity, on the basis of which a normalized compression distance is introduced, which makes it possible to determine the distances between objects of different nature, including images. A presentation of both approaches, a description of the algorithms based on them, and information about software implementations are given. The series of experiments carried out allows you to select the values of the parameters for the successful solution of the task.
  The high values of the classification quality metrics in both cases convincingly indicate a reliable differentiation of chest X-rays in healthy people from patients with pneumonia. The advantages of the first approach are manifested with large training set. The second approach allows solving the same problem in the presence of a small number of classified images, when the first approach does not work. The results obtained provide good prospects for the development of sensitive and reliable methods for diagnosing pneumonia, combining both of these approaches.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточная нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нормализованное расстояние сжатия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка рентгеновских снимков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: пневмония.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: normalized compression distance
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: x-ray processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: pneumonia.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development and comparison of viral and bacterial pneumonia recognition software based on X-ray analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка и сравнение программ распознавания вирусной и бактериальной пневмонии на основе анализа рентгеновских снимков
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32440/1/diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,59 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Bogdanov_rus.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32440/2/reviewSV_Otzyv_Bogdanov_rus.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 34,59 kB