АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ СКРИНИНГ ПАТОЛОГИЙ ОРГАНОВ ГРУДНОЙ КЛЕТКИ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

Аннотация

В представленном материале рассматривается разработка и валидация системы интеллектуального анализа цифровых рентгенограмм. Авторами предложена сверточная нейронная сеть архитектуры U-Net, оптимизированная для сегментации очаговых теней и инфильтратов в легочной ткани. В работе анализируется диагностическая точность алгоритма при выявлении признаков внебольничной пневмонии и новообразований на ранних стадиях. Экспериментально подтверждено, что использование системы в качестве «второго мнения» позволяет сократить время описания снимка врачомрентгенологом на 30 процентов и минимизировать риск пропуска мелких патологических объектов.

Ключевые слова