title: Clarification of oncological diagnosis using modern image recognition technologies
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Жукова Наталия Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Zukova Natalia Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Сенаторова Наталия Максимовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Senatorova Natalia Maksimovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Щеголева Надежда Львовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Segoleva Nadezda Lvovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:49:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:49:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 068742
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40153
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Рак молочной железы сегодня является одним из самых распространенных видов онкологии в мире; ранняя диагностика заболевания значительно увеличивает шансы на полное восстановление. Чаще всего для такой диагностики врачи используют маммографические снимки, позволяющие анализировать текстуру ткани груди, однако по статистике радиологи не обнаруживают значительную часть аномалий по различным причинам. В связи с этим получает широкое распространение разработка систем компьютерного обнаружения и диагностики для повышения точности работы врачей, что требует реализации извлечения текстурных, статистических и структурных признаков из областей изображения и обработки этих признаков с помощью алгоритмов машинного обучения. В данной работе представлена система, использующая несколько методов извлечения текстурных признаков и методы извлечения моментов, характеризующих форму объектов на изображении. Каждый вектор признаков пропускается через несколько классификаторов, затем решение принимается на основе их голосования. В результате экспериментов была достигнута точность 86,6%, что сопоставимо или превышает точность диагностики радиологами.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Breast cancer is one of the most common types of cancer in the world today; early diagnosis of this disease greatly increases the chances of a full recovery. Most often, for such a diagnosis, doctors use mammography images that allow them to analyze the texture of breast tissue, but according to statistics, radiologists do not detect a significant part of the anomalies for various reasons. In this regard, the development of computer detection and diagnostic systems to improve the accuracy of doctors' work is becoming widespread; this requires the implementation of the extraction of textural, statistical and structural features from image areas and the processing of these features using machine learning algorithms. This paper presents a system that uses several methods for extracting texture features and methods for extracting moments that characterize the shape of objects in an image. Each feature vector is passed through several classifiers, then a decision is made based on their vote. As a result of the experiments, an accuracy of 86.6% was achieved, which is comparable to or exceeds the accuracy of diagnostics by radiologists.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рак молочной железы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание изображений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: текстурные признаки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: breast cancer
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: image recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: textural features
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Clarification of oncological diagnosis using modern image recognition technologies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Уточнение онкологического диагноза с помощью современных технологий распознавания изображений
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40153/2/diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 779,01 kB
resources.filename: reviewSV_st068742_Senatorova_Natalia_Maksimovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40153/3/reviewSV_st068742_Senatorova_Natalia_Maksimovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,43 kB