Информационная технология ранней диагностики пневмонии с использованием сверточных нейронных сетей
В представленій роботі пропонується інформаційна технологія візуального аналізу рентгенівських зображень для інтерпретування результатів цифрової діагностики вірусної пневмонії на ранніх стадіях. Технологія включає модель класифікації, на основі згорткової нейронної мережі, для вилучення нечітких оз...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Datum: | 2021 |
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2021
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208942 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Информационная технология ранней диагностики пневмонии с использованием сверточных нейронных сетей / П.М. Радюк, А.В. Бармак, Ю.В. Крак // Проблемы управления и информатики. — 2021. — № 3. — С. 101-114. — Бібліогр.: 34 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-208942 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Радюк, П.М. Бармак, А.В. Крак, Ю.В. 2025-11-09T16:58:50Z 2021 Информационная технология ранней диагностики пневмонии с использованием сверточных нейронных сетей / П.М. Радюк, А.В. Бармак, Ю.В. Крак // Проблемы управления и информатики. — 2021. — № 3. — С. 101-114. — Бібліогр.: 34 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208942 004.891.3 В представленій роботі пропонується інформаційна технологія візуального аналізу рентгенівських зображень для інтерпретування результатів цифрової діагностики вірусної пневмонії на ранніх стадіях. Технологія включає модель класифікації, на основі згорткової нейронної мережі, для вилучення нечітких ознак ранньої вірусної пневмонії та модифікований метод відмінної локалізації для пояснення результатів класифікації. Нейронна мережа, що використана в дослідженні, містить ефективну розширену операцію згортки для об’єднання ознак із різних рецептивних полів на зображенні. Запропонований метод інтерпретування полягає в застосуванні зважених градієнтів до карт активації класів. To address an urgent issue of interpretation in digital diagnosis, we propose an information technology for the visual analysis of X-ray images to explain the results of diagnosing pneumonia. The technology comprises a classification model based on a convolutional neural network to extract mild features of early viral pneumonia and a modified method of distinctive localization to interpret the classification results. The neural network used in the study contains an effective dilated convolutional operation to combine features of various receptive fields. Our method of interpretation is based on applying weighted gradients to class activation maps. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Роботы и системы искусственного интеллекта Информационная технология ранней диагностики пневмонии с использованием сверточных нейронных сетей Інформаційна технологія ранньої діагностики пневмонії з використанням згорткових нейронних мереж Information technology for the early diagnosys of pneumonia using convolutional neural networks Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Информационная технология ранней диагностики пневмонии с использованием сверточных нейронных сетей |
| spellingShingle |
Информационная технология ранней диагностики пневмонии с использованием сверточных нейронных сетей Радюк, П.М. Бармак, А.В. Крак, Ю.В. Роботы и системы искусственного интеллекта |
| title_short |
Информационная технология ранней диагностики пневмонии с использованием сверточных нейронных сетей |
| title_full |
Информационная технология ранней диагностики пневмонии с использованием сверточных нейронных сетей |
| title_fullStr |
Информационная технология ранней диагностики пневмонии с использованием сверточных нейронных сетей |
| title_full_unstemmed |
Информационная технология ранней диагностики пневмонии с использованием сверточных нейронных сетей |
| title_sort |
информационная технология ранней диагностики пневмонии с использованием сверточных нейронных сетей |
| author |
Радюк, П.М. Бармак, А.В. Крак, Ю.В. |
| author_facet |
Радюк, П.М. Бармак, А.В. Крак, Ю.В. |
| topic |
Роботы и системы искусственного интеллекта |
| topic_facet |
Роботы и системы искусственного интеллекта |
| publishDate |
2021 |
| language |
Russian |
| container_title |
Проблемы управления и информатики |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Інформаційна технологія ранньої діагностики пневмонії з використанням згорткових нейронних мереж Information technology for the early diagnosys of pneumonia using convolutional neural networks |
| description |
В представленій роботі пропонується інформаційна технологія візуального аналізу рентгенівських зображень для інтерпретування результатів цифрової діагностики вірусної пневмонії на ранніх стадіях. Технологія включає модель класифікації, на основі згорткової нейронної мережі, для вилучення нечітких ознак ранньої вірусної пневмонії та модифікований метод відмінної локалізації для пояснення результатів класифікації. Нейронна мережа, що використана в дослідженні, містить ефективну розширену операцію згортки для об’єднання ознак із різних рецептивних полів на зображенні. Запропонований метод інтерпретування полягає в застосуванні зважених градієнтів до карт активації класів.
To address an urgent issue of interpretation in digital diagnosis, we propose an information technology for the visual analysis of X-ray images to explain the results of diagnosing pneumonia. The technology comprises a classification model based on a convolutional neural network to extract mild features of early viral pneumonia and a modified method of distinctive localization to interpret the classification results. The neural network used in the study contains an effective dilated convolutional operation to combine features of various receptive fields. Our method of interpretation is based on applying weighted gradients to class activation maps.
|
| issn |
0572-2691 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/208942 |
| citation_txt |
Информационная технология ранней диагностики пневмонии с использованием сверточных нейронных сетей / П.М. Радюк, А.В. Бармак, Ю.В. Крак // Проблемы управления и информатики. — 2021. — № 3. — С. 101-114. — Бібліогр.: 34 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT radûkpm informacionnaâtehnologiâranneidiagnostikipnevmoniisispolʹzovaniemsvertočnyhneironnyhsetei AT barmakav informacionnaâtehnologiâranneidiagnostikipnevmoniisispolʹzovaniemsvertočnyhneironnyhsetei AT krakûv informacionnaâtehnologiâranneidiagnostikipnevmoniisispolʹzovaniemsvertočnyhneironnyhsetei AT radûkpm ínformacíinatehnologíârannʹoídíagnostikipnevmoníízvikoristannâmzgortkovihneironnihmerež AT barmakav ínformacíinatehnologíârannʹoídíagnostikipnevmoníízvikoristannâmzgortkovihneironnihmerež AT krakûv ínformacíinatehnologíârannʹoídíagnostikipnevmoníízvikoristannâmzgortkovihneironnihmerež AT radûkpm informationtechnologyfortheearlydiagnosysofpneumoniausingconvolutionalneuralnetworks AT barmakav informationtechnologyfortheearlydiagnosysofpneumoniausingconvolutionalneuralnetworks AT krakûv informationtechnologyfortheearlydiagnosysofpneumoniausingconvolutionalneuralnetworks |
| first_indexed |
2025-12-07T13:13:47Z |
| last_indexed |
2025-12-07T13:13:47Z |
| _version_ |
1850885922884681728 |