{"title":"ПРОЦЕС ІДЕНТИФІКАЦІЇ УРАЖЕНЬ ЛЕГЕНІВ НА ЗНІМКАХ КОМП’ЮТЕРНОЇ ТОМОГРАФІЇ ПРИ COVID-19","authors":"О.Б. Давидько, Олександра Матвійчук","doi":"10.20535/2617-8974.2023.9.277490","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"У поточному дослідженні розглядається розробка 4-етапного процесу для ідентифікації уражень легень спричинених COVID-19. Система, що реалізує даний процес використовує згорткові та повнозв’язні нейронні мережі, логістичного самоорганізованого лісу із формуванням вирішального класифікаційного правила за принципами методу групового урахування аргументів. Дана система також містить механізм для обчислення відносного об’єму ушкодження легенів. Підсистема для пошуку зображень з ураженнями досягла якості класифікації з коефіцієнтом кореляції Метьюза 0,98. Підсистема для сегментації уражень досягла метрики Dice score 0,74, а система для класифікації уражень досягла F1-score 1, 0,95, 0,93 для типів ураження «матове скло», «бруківка», «консолідація» відповідно. Результати демонструють ефективність реалізованого багаторівневого рішення при розв’язанні завдань ідентифікації та класифікації уражень легенів. \nКлючові слова: текстурний аналіз, нейронні мережі, метод групового урахування аргументів, COVID-19, медичні зображення","PeriodicalId":386518,"journal":{"name":"Біомедична інженерія і технологія","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-04-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Біомедична інженерія і технологія","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20535/2617-8974.2023.9.277490","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
ПРОЦЕС ІДЕНТИФІКАЦІЇ УРАЖЕНЬ ЛЕГЕНІВ НА ЗНІМКАХ КОМП’ЮТЕРНОЇ ТОМОГРАФІЇ ПРИ COVID-19
У поточному дослідженні розглядається розробка 4-етапного процесу для ідентифікації уражень легень спричинених COVID-19. Система, що реалізує даний процес використовує згорткові та повнозв’язні нейронні мережі, логістичного самоорганізованого лісу із формуванням вирішального класифікаційного правила за принципами методу групового урахування аргументів. Дана система також містить механізм для обчислення відносного об’єму ушкодження легенів. Підсистема для пошуку зображень з ураженнями досягла якості класифікації з коефіцієнтом кореляції Метьюза 0,98. Підсистема для сегментації уражень досягла метрики Dice score 0,74, а система для класифікації уражень досягла F1-score 1, 0,95, 0,93 для типів ураження «матове скло», «бруківка», «консолідація» відповідно. Результати демонструють ефективність реалізованого багаторівневого рішення при розв’язанні завдань ідентифікації та класифікації уражень легенів.
Ключові слова: текстурний аналіз, нейронні мережі, метод групового урахування аргументів, COVID-19, медичні зображення