ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ (CNN) ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПАТОЛОГИЙ ЛЕГКИХ НА РЕНТГЕНОВСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ
Ключевые слова:
В данной статье рассматривается применение CNN к диагностике заболеваний легких, обзор текущего состояния исследований в этой области, а также обсуждаются потенциальные преимущества.Аннотация
Заболевания легких, включая пневмонию, туберкулез и рак легких, представляют собой значительную угрозу для общественного здравоохранения по всему миру. Традиционные методы диагностики, основанные на визуальной интерпретации рентгеновских снимков специалистами, могут быть трудоемкими и подвержены ошибкам. В последние годы применение сверточных нейронных сетей (CNN) для анализа медицинских изображений демонстрирует обещающие результаты, предлагая автоматизированный и высокоточный подход к диагностике.
Библиографические ссылки
Rajpurkar, P., Irvin, J., Zhu, K., Yang, B., Mehta, H., Duan, T., Ding, D., Bagul, A., Langlotz, C., Shpanskaya, K., Lungren, M.P., Ng, A.Y. (2017). "CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning." arXiv:1711.05225 [cs.CV].
Wang, X., Peng, Y., Lu, L., Lu, Z., Bagheri, M., Summers, R.M. (2017). "ChestX-ray8: Hospital-scale Chest X-ray Database and Benchmarks on Weakly-Supervised Classification and Localization of Common Thorax Diseases." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), стр. 3462-3471.
Lakhani, P., Sundaram, B. (2017). "Deep Learning at Chest Radiography: Automated Classification of Pulmonary Tuberculosis by Using Convolutional Neural Networks." Radiology, 284(2), стр. 574-582.
Yan, C., Yao, J., Li, R., Xu, Z., Huang, J. (2019). "Weakly Supervised Deep Learning for Thoracic Disease Classification and Localization on Chest X-rays." Proceedings of the ACM Conference on Health, Inference, and Learning, стр. 1-10.
