ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СРЕДСТВ КОМПРЕССИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ В СФЕРЕ МЕДИЦИНЫ

  • О.В. Залевская Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» (Україна) https://orcid.org/0000-0002-3163-1695
  • А.Д. Финогенов Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» (Україна) https://orcid.org/0000-0002-1708-5632
  • О.П. Демиденко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» (Україна) https://orcid.org/0000-0002-0643-5510
  • Ю.О. Олийник Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» (Україна) https://orcid.org/0000-0002-7408-4927
  • Р.С. Ильенко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» (Україна) https://orcid.org/0000-0002-4676-4036
DOI: https://doi.org/10.33842/2313-125X-2023-23-81-89

Аннотация

В работе рассматриваются методы компрессии медицинских снимков, полученных с помощью компьютерной томографии, и их дальнейшее влияние на бинарную классификацию средствами искусственной нейронной сети.

Во время эпидемических угроз остро стоит вопрос о сокращении времени, которое врач тратит на обработку снимков пациентов с подозрением на заболевание. Примером такой эпидемии является COVID-19, в первую очередь поражающий легкие человека. Инфекция проявляется на снимках характерными отпечатками, позволяющими выявить заболевание на ранней стадии. По статистическим данным заболевания выявлено у 63% пациентов, проходивших обследование. В среднем, на установку диагноза врач тратит около 30-40 минут в простых случаях и от нескольких часов в средних и тяжелых. По статистическим данным выявление диагноза заболевания короновирусной инфекцией было установлено у 43% пациентов, у которых было выявлено подозрение на заболевание. Приближенная цифра пациентов, прошедших компьютерную томографию только по г. Киеву (Украина) в 2020-м году составила около 357640 человек. То есть для установления отсутствия диагноза врачами было израсходовано 4400 суток непрерывной работы. Большой объем данных не позволяет сохранять снимки в течение определенного времени и накапливать данные о ходе болезни. Следовательно, возникает вопрос о качестве сжимающего алгоритма и его влиянии на диагностику болезни. Также большое количество снимков здоровых и пораженных различными болезнями легких приводит к увеличению ошибок из-за человеческого фактора.

Рассмотрена целесообразность использования нейронных сетей для исследования и классификации снимков компьютерной томографии. Искусственная нейронная сеть, прошедшая качественный этап обучения, хотя и не способна полностью заменить квалифицированных медиков, но значительно упрощает некоторые аспекты этого непростого труда и уменьшить влияние человеческого фактора на диагноз пациента.

Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, медицина, легкие, фрактальное сжатие, компрессия изображений.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.
Опубликован
2022-05-24
Как цитировать
Залевская , О., Финогенов, А., Демиденко, О., Олийник, Ю., & Ильенко, Р. (2022). ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СРЕДСТВ КОМПРЕССИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ В СФЕРЕ МЕДИЦИНЫ. Современные проблемы моделирования, (23), 81-89. https://doi.org/10.33842/2313-125X-2023-23-81-89
Выпуск
№ 23 (2022): Современные проблемы моделирования
Раздел
Articles