УДК 004.891
DOI: 10.36871/2618-9976.2022.11.009
Авторы
Егор Андреевич Рыбко
Выпускник кафедры «Информационные системы и технологии», Ярославский государственный технический университет, Ярославль, Россия
Елена Ивановна Воеводина
Старший преподаватель кафедры «Информационные системы и технологии», Ярославский государственный технический университет, Ярославль, Россия
Алексей Дмитриевич Бурыкин
Профессор кафедры Экономики и менеджмента, Академия труда и социальных отношений, Ярославль, Россия
Аннотация
В данной работе рассмотрены возможности использования нейронных сетей и глубокого обучения в диагностике различных заболеваний. Данная область рассматривается на примере диагностики пневмонии.
В условиях распространения коронавирусной инфекции, в статье обоснована актуальность дифференциации рентгенографических данных для определения различных типов пневмонии на основе применения нейронных сетей и глубокого обучения. При этом подчеркивается, что алгоритм сверточных нейронных сети, хорошо подходит для многоклассовой задачи классификации или бинарной классификации, что позволяет решить рассматриваемую проблему.
Ключевые слова
нейронные сети
глубокое обучение
пневмония
информационные технологии
диагностика
сверточные слои нейронной сети
рентгенографические данные
