Разработка программного комплекса поддержки принятия решений при диагностике COVID-19

Автор: Беззубиков А.С.

Журнал: Форум молодых ученых @forum-nauka

Статья в выпуске: 4 (56), 2021 года.

Бесплатный доступ

В статье произведен анализ существующих методов применения сверточных нейронных сетей для анализа рентгеновских изображений легких и анализ продуктовых решений по диагностики COVID-19 на основе снимков легких. В результате работы создана программа на языке Python, принимающая на вход рентгеновский снимок легких, обрабатывающая его подключенной функцией check_covid и возвращающая запросившему json ответ результата анализа нейросети.

Нейронные сети, рентгеновские снимки

Короткий адрес: https://sciup.org/140288565

IDR: 140288565

Список литературы Разработка программного комплекса поддержки принятия решений при диагностике COVID-19

  • D. Apostolopoulos and T. A. Mpesiana, ‘‘COVID-19: Automatic detection from X-ray images utilizing transfer learning with convolutional neural networks,'' Phys. Eng. Sci. Med., vol. 43, no. 2, pp. 635-640, Jun. 2020.
  • Ozsahin, I., Sekeroglu, B., Mok, G. S. P. The Use of Back Propagation Neural Networks and 18F-Florbetapir PET for Early Detection of Alzheimer's Disease Using Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative Database. PLoS One. 2019, 14, e0226577.
  • Narin, C. Kaya, and Z. Pamuk, ‘‘Automatic detection of coronavirus disease (COVID-19) using X-ray images and deep convolutional neural networks,'' 2020, arXiv:2003.10849. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2003.10849
  • E. E.-D. Hemdan, M. A. Shouman, and M. E. Karar, ‘‘COVIDXNet: A framework of deep learning classifiers to diagnose COVID19 in X-ray images,'' 2020, arXiv:2003.11055. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2003.11055
Статья научная