Программное приложение диагностики органов дыхания методами машинного обучения
нейронные сети органы дыхания патологии Компьютерная томография
Программа предназначена для классификации изображений, полученных с помощью компьютерных томографов на предмет выявления патологий органов дыхания человека. Программа осуществляет предварительную обработку изображений, выделение признаков и классификацию. На вход программы поступают файлы в формате NII. Затем, изображение преобразуются в векторы признаков и заполняют таблицу атрибутов. Программа осуществляет многоклассовую классификацию с помощью сверточной нейронной сети оригинальной архитектуры. В качестве метрики качества распознавания используются величины Accuracy, F1 и ROC. Программа использует технологию Transfer Learning, при которой предварительно происходит обучение модели с помощью высокопроизводительного вычислительного кластера, в результате чего были получены весовые коэффициенты нейронной сети. Весовые коэффициенты, в дальнейшем, используются для распознавания результатов компьютерной томографии органов дыхания. Программа показала свою высокую эффективность: количество диагностических классов равно 4, точность распознавания не ниже 90%, время распознавания не превышает 3 сек. Тип ЭВМ: IBM РС-совмест. ПК; ОС: Windows 7/8/8.1/10.
Может использоваться в следующих организациях: образовательные организации высшего образования, профессиональные образовательные организации, общеобразовательные организации; в рамках деятельности медицинских организаций.
Рамиль
Маликов
Фарукович
ппрофессор кафедры информационных технологий
Доктор физико-математических наук
Профессор
AAH-6238-2020
7801612490
33761
РОССИЯ
Салават
Сагитов
Талгатович
Ректор
РОССИЯ
76.01.05
Материалы общего характера
03.01.AY
ANATOMY & MORPHOLOGY
Рамиль
Маликов
Фарукович
Разработка всей программы в целом.
РОССИЯ
Алмаз
Исхаков
Раилевич
Разработка программного приложения с графическим интерфейсом на языке программирования Python в среде программирования Python 3.7 IDLE. Автор участвовал в совместной разработке архитектуры нейронной сети и дополнительного функционала сбора статистики и визуализации результатов распознавания медицинских снимков.
РОССИЯ
Марат
Богданов
Робертович
Автором была сформулирована задача распознавания, осуществлен поиск датасета и выполнена его валидация, произведено обучение нейронной сети с выбранной архитектурой, произведено тестирование обученной нейронной сети. Реализован вычислительный алгоритм распознавания стадий Covid-19 на медицинских изображениях.
РОССИЯ
ФГБОУ ВО "БГПУ ИМ. М. АКМУЛЛЫ"
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "БАШКИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. М. АКМУЛЛЫ"
1020202554778
САЛАВАТ
САГИТОВ
ТАЛГАТОВИЧ
Организация
Министерство просвещения Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ФГБОУ ВО "БГПУ ИМ. М. АКМУЛЛЫ"
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "БАШКИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. М. АКМУЛЛЫ"
1020202554778
САЛАВАТ
САГИТОВ
ТАЛГАТОВИЧ
Организация
Министерство просвещения Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения