Застосування згорткових нейронних мереж для діагностики covid-19 на основі рентгенограм легень
Євген Шемет, Андрій Папа, Андрій ЯровийОб’єктом дослідження є процес класифікації рентгенограм легенів для діагностування COVID-19. Проведені дослідження базуються на застосуванні глибоких згорткових нейронних мереж, що дають можливість зберегти просторову інформацію та аналізувати складні зображення запобігаючи затуханню градієнту. Розглянуто принцип роботи згорткових нейронних мереж та переваги їх використання у застосуванні до складних зображень, у порівнянні зі штучними нейронними мережами на базі багатошарового перцептрона. Головне припущення дослідження полягає в гіпотезі, що використання глибокої згорткової нейромережі для класифікації рентгенограм легень дозволить отримати результат достатньо високої точності при діагностуванні COVID-19 та надасть можливість автоматизувати процес діагностування. Розглянуто актуальність проблематики автоматизованого діагностування COVID-19 на основі рентгенограм легенів. Проведено тренування високопродуктивних архітектур глибоких згорткових нейронних мереж, із застосуванням додаткових методів обробки зображень, для запобігання перенавчанню. Проведено порівняння результатів роботи нейронних мереж та наведено статистичну інформацію для оцінки якості їх роботи. Здійснено аналіз результатів роботи штучної нейронної мережі, за допомогою розбиття зображення методом Лайма. Обґрунтовано доцільність та перспективність застосування глибоких згорткових нейронних мереж для автоматизації діагностування COVID-19 на основі рентгенограм легенів. Проаналізовано розповсюджені помилки штучних нейронних мереж та можливі підходи до їх запобігання. Проаналізовано недоліки використання розглянутих підходів та складності, що можуть виникнути при автоматизації, за результатами запропоновано можливі варіанти покращення якості роботи глибокої згорткової нейронної мережі