title: Medical image classification using convolution neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Тимошенко Денис Максимович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Timosenko Denis Maksimovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Дурандин Даниил Павлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Durandin Daniil Pavlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Griskin Valerij Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:02Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 047794
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32235
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Темой данной работы является классификация рентген снимков груди на различные типы патологий. В данной работе проведён анализ различных наборов медицинских снимков для выявления общей специфики такого рода данных. Рассмотрены различные подходы учитывающие специфику наборов медицинских данных. Так же были предложены и реализованы модели с механизмом внимания к областям предполагаемых патологий на снимке. Данные модели были объединены в ансамбль. В результате предложенный подход смог улучшить качество классификации относительно результата популярных моделей свёрточных сетей. Так же предложенный метод позволяет экономить вычислительные ресурсы, за счёт возможности анализа небольших частей изображения.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The topic of this work is the classification of chest x-rays into various types of pathologies. In this paper, we analyze various sets of medical images to identify the general specifics of this kind of data. Various approaches are considered, taking into account the specifics of medical data sets. Models with the mechanism of attention to the areas of suspected pathologies in the picture were also proposed and implemented. These models were combined into an ensemble. As a result, the proposed approach was able to improve the quality of classification relative to the result of popular convolutional network models. Also, the proposed method allows you to save computing resources, due to the ability to analyze small parts of the image.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Обработка изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компьютерное зрение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: свёрточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация рентген снимков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Image processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: computer vision
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification of X-rays
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Medical image classification using convolution neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Классификация медицинских изображений с помощью свёрточных нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Magisterskaa_dissertacia_Durandin_D.P.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32235/1/Magisterskaa_dissertacia_Durandin_D.P.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,5 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Durandin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32235/2/reviewSV_Otzyv_Durandin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 135,16 kB