Вестник УлГТУ

Cite. Tsarev A.P., Namestnikov S.M. Diagnosis of pneumonia using convolutional neural networks. 106(2), 43-46 (2024).

Abstract. The problem of the accuracy of the diagnosis of diseases is considered, for the solution it is proposed to use deep learning methods, namely, to develop a neural network for the diagnosis of pneumonia from Xrays. Two approaches were used in the solution: the compilation of a self-developed network and the use of pre-trained models as the basis for creating custom image classifiers.

Keywords: neural networks, convolutional neural networks, deep learning, machine learning, diagnosis of pneumonia, image recognition.

Цитата. Царев, А.П. Влияние объёма выборки на качество регрессий при различных методах машинного обучения / А.П. Царев, С.М. Наместников // Вестник Ульяновского государственного технического университета. 2024. №2 (106). С. 43‒46.

Аннотация. Рассматривается проблема точности диагностики заболеваний, для решения предлагается использовать методы глубокого обучения, а именно разработать нейронную сеть для диагностики пневмонии по рентгеновским снимкам. При решении использовались два подхода: компиляция самостоятельно разработанной сети и использование предварительно обученных моделей в качестве основы для создания пользовательских классификаторов изображений.

Ключевые слова: нейронные сети, сверточные нейронные сети, глубокое обучение, машинное обучение, диагностика пневмонии, распознавание изображений.

DOI: 10.61527/1684-7016-2024-2-43-46