Діагностика пневмонії по рентгенівських знімках за допомогою згорткових нейронних мереж
Abstract
У цій роботі розглядається проблема діагностики захворювань, де пропонується підхід машинного навчання, а саме розробка нейронної мережі для діагностики пневмонії за рентгенівськими знімками. Програмне забезпечення для діагностики пневмонії було розроблено на мові Python і використано функції з бібліотек Matplotlib, Keras і keras_metrics. Для подолання ефекту перенавчання нейронної мережі використовувалися методи доповнення та регуляризації даних. Нейронна мережа навчалася протягом 20 епох, час навчання становив 35 хвилин. Було протестовано згорткову нейромережеву модель вихідного шару, де для активації нейронів була використана сигмоїдна функція активації, яка дала такі показники точності та повноти: precision – 89 %, accuracy – 82 % та recall 93 %. Під час тестування нейромережа показала 89 % точності розпізнавання пневмонії.
References
Cleophas T. J., Zwinderman A. H. Machine learning in medicine: a complete overview. Springer, 2015. – 516 p.
Al-Turjman. Artificial intelligence and machine learning for COVID-19. Springer International Publishing, 2021. – 266 p.
Chest X-Ray Images (Pneumonia). https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia
Wu G., Suk H. Deep learning in medical image analysis. Annual review of biomedical engineer. – 2017. – Vol. 19. – P. 221-248.
