Системний аналіз та модель ідентифікації хвороби на основі медичних зображень

Автор(и)

  • Ю.О. Ушенко Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича
  • Д.І. Угрин Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича
  • О.В. Галочкін Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича
  • І.В. Зосько Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича

DOI:

https://doi.org/10.31649/1681-7893-2022-44-2-93-99

Ключові слова:

медичні зображення, машинне навчання, ідентифікація захворювань, нейронні мережі

Анотація

У даній статті досліджено медичні зображення та розроблено інтелектуальну модель ідентифікації хвороби на їх основі. В роботі запропоновано метод знаходження уражених ділянок тканин на медичних зображеннях. Для їх знаходження проведено виділення маски для навчання нейронної мережі. Виділення масок проводилося за допомогою анотацій, де було виділено полігони з ураженими тканинами. Досліджувані об’єкти були віднесені до різної класифікації захворюваності.

Біографії авторів

Ю.О. Ушенко, Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича

доктор фізико-математичних наук, професор, завідувач комп’ютерних наук, Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича, Чернівці

Д.І. Угрин, Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича

доктор технічних наук, доцент кафедри комп’ютерних наук,
Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича, Чернівці

О.В. Галочкін, Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича

кандидат технічних наук, асистент кафедри комп’ютерних наук, Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича, Чернівці

І.В. Зосько , Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича

студент-магістр кафедри комп’ютерних наук, Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича, Чернівці

Посилання

Springer.com [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Access mode: https://link.springer.com/article/10.1007/s13735-021-00218-1 (accessed 12/20/2022).

Springer.com [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Mode of access:https://link.springer.com/article/10.1007/s13735-021-00218-1#ref-CR2(application date 12/20/2022).

Sciencedirect.com [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Mode of access:http://sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050919321295(application date 12/20/2022).

Science.org [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Mode of access:https://spj.science.org/doi/10.34133/2021/8786793(application date 12/20/2022).

Glassboxmedicine.com [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Mode of access:https://glassboxmedicine.com/2020/01/21/segmentation-u-net-mask-r-cnn-and-medical-applications/(application date 12/20/2022).

Nature.com[Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Mode of access:https://www.nature.com/articles/s41746-022-00592-y(application date 12/20/2022).

Frontiersin.org [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Mode of access:https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2021.714318/full(application date 12/20/2022).

Evergreens.com.ua [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Access mode: https://evergreens.com.ua/ua/articles/cnn.html (access date 12/20/2022).

Paperswithcode.com [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Access mode: https://paperswithcode.com/method/u-net (access date 12/20/2022).

Geeksforgeeks.org [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Access mode: https://www.geeksforgeeks.org/residual-networks-resnet-deep-learning/ (accessed 12/20/2022).

Arxiv.org[Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Mode of access:https://arxiv.org/abs/2212.05961(application date 12/20/2022).

Github.com[Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Access mode: https://github.com/ahmedfgad/Mask-RCNN-TF2 (accessed 12/20/2022).

Robots.ox.ac.uk [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Access mode: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/2021/Albanie21a/albanie21a.pdf (accessed 12/20/2022).

Kikaben.com [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Access mode: https://kikaben.com/r-cnn-original/ (access date 12/20/2022).

hindawai.com [Electronic resource]: [Internet portal]. – Electronic data. – [Article] – Access mode: https://www.hindawi.com/journals/jhe/2022/9580991/ (access date 12/20/2022).

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 19

Опубліковано

2023-01-20

Як цитувати

[1]
Ю. . Ушенко, Д. . Угрин, О. . Галочкін, і І. . Зосько, «Системний аналіз та модель ідентифікації хвороби на основі медичних зображень», Опт-ел. інф-енерг. техн., вип. 44, вип. 2, с. 93–99, Січ 2023.

Номер

Розділ

Біомедичні оптико-електронні системи та прилади

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають