+7 (800) 505-67-97

Разработка алгоритмов машинного обучения для автоматического описания рентгеновских изображений

Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0
Скворцов, Александр Вадимович Отделение информационных технологий (ОИТ)
Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

Цель работы: реализация нескольких алгоритмов машинного обучения для автоматического анализа рентгеновских изображений, сравнение результатов их работы между собой и с аналогами.
В результате проведённых экспериментов было проведено сравнение двух типов архитектур, 4 архитектур, одного ансамбля нейронных сетей. Был оценен эффект трёх различных способов предобработки изображений на результаты классификации и выделяемые на изображениях признаки. Было произведено сравнение обученных нейронных сетей между собой и с аналогами. Был произведён анализ наиболее распространённого набора данных рентгеновских снимков грудной клетки, сформулированы его недостатки. Были сформулированы рекомендации к дальнейшему улучшению работы аналогичных систем.

ВВЕДЕНИЕ …………………………………………………………………………………………………… 6
ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР …………………………………………………………. 7
1.1 Медицинские аспекты. ………………………………………………………………………….. 7
1.1.1 Актуальность классической рентгенографии ……………………………………. 7
1.1.2 Использование искусственного интеллекта в автоматическом анализе
рентгенологических изображений, текущее состояние. …………………………….. 9
1.2. Описание основных алгоритмов …………………………………………………………. 10
1.2.2 Мультиклассификация …………………………………………………………………… 10
1.2.3 Классификация по нескольким меткам. ………………………………………….. 11
1.2.4 Полносвязные и сверточные нейронные сети. ………………………………… 11
1.2.5 Трансферное обучение. ………………………………………………………………….. 14
1.2.6 Карты активации классов ……………………………………………………………….. 15
1.2.7 Преобразование Фурье …………………………………………………………………… 16
1.3 Существующие алгоритмы автоматического анализа рентгенологических
изображений. ……………………………………………………………………………………………. 18
2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ……………………………………………………………………… 23
2.1 Использованные технологии ……………………………………………………………….. 23
2.1.1 Keras ……………………………………………………………………………………………… 23
2.1.2 OpenCV …………………………………………………………………………………………. 24
2.1.3 TensorFlow …………………………………………………………………………………….. 24
2.1.4 NumPy …………………………………………………………………………………………… 24
2.2 Используемые архитектуры нейронных сетей. …………………………………….. 25
2.3 Используемые наборы данных. ……………………………………………………………. 27
2.3.1 NIH Chest X-Ray Dataset…………………………………………………………………. 27
ГЛАВА 3 РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТОВ. ……………………………………………. 29
3.1 Параметры обучения……………………………………………………………………………. 29
3.2 Обучение со случайной инициализацией весов. …………………………………… 29
3.3 Трансферное обучение с весами, без модификации весов ImageNet ……… 32
3.3.1 Описание экспериментов ……………………………………………………………….. 32
3.3.2 Анализ метрик точности троичных классификаторов по классам. …… 36
3.3.3 Анализ карт активаций классов троичных классификаторов …………… 39
3.3.4 Ансамбль троичных классификаторов. …………………………………………… 44
3.4 Трансферное обучение с изменением весов ImageNet …………………………… 45
3.4.1 Описание экспериментов c VGG19…………………………………………………. 45
3.4.2 Анализ метрик точности мультиклассификаторов VGG19 по классам.
………………………………………………………………………………………………………………. 49
3.4. 3 Анализ карт активаций классов мультиклассификаторов VGG19 …… 55
3.3.4 Описание экспериментов с мультиклассификаторами ResNet50 …….. 58
3.3.5 Анализ метрик точности по классам мультиклассификаторов на основе
ResNet50 ………………………………………………………………………………………………… 58
3.3.6 Анализ карт активаций классов класификаторов на основе ResNet50 60
Обсуждение результатов. ………………………………………………………………………….. 61
ГЛАВА 4. Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и
ресурсосбережение………………………………………………………………………………………. 63
4.1 Предпроектный анализ ………………………………………………………………………… 63
4.1.1 Потенциальные потребители результатов исследования …………………. 63
4.1.2 Анализ конкурентных решений ……………………………………………………… 64
4.1.3 SWOT-анализ ………………………………………………………………………………… 64
4.1.4 Оценка готовности проекта к коммерциализации …………………………… 66
4.1.5 Цели и результаты проекта …………………………………………………………….. 68
4.2 Планирование управления научно-техническим проектом …………………… 69
4.7.1 План проекта …………………………………………………………………………………. 69
4.2.2 Бюджет научного исследования ……………………………………………………… 70
4.2.3 Специальное оборудование для научных работ ………………………………. 71
4.2.4 Основная заработная плата …………………………………………………………….. 72
4.2.5 Дополнительная заработная плата научно-производственного
персонала ………………………………………………………………………………………………. 74
4.2.6 Отчисления на социальные нужды …………………………………………………. 75
4.2.7 Накладные расходы ……………………………………………………………………….. 76
4.2.8 Формирование бюджета затрат научно-исследовательского проекта . 77
4.3 Оценка научного уровня ……………………………………………………………………… 78
Выводы по разделу. ………………………………………………………………………………….. 81
ГЛАВА 5. СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ ………………………………………. 82
5.1 Правовые аспекты обеспечения безопасности ……………………………………… 83
5.2 Эргономические требования к рабочему месту …………………………………….. 83
5.3 Производственная безопасность ………………………………………………………….. 84
5.3.1 Вредные производственные факторы ……………………………………………… 85
5.3.2 Опасные производственные факторы ……………………………………………… 91
5.4 Экологическая безопасность………………………………………………………………… 92
5.5 Безопасность в чрезвычайных ситуациях …………………………………………….. 93
Выводы по разделу …………………………………………………………………………………… 95
ЗАКЛЮЧЕНИЕ …………………………………………………………………………………………… 95
ПРИЛОЖЕНИЕ A ……………………………………………………………………………………… 101

Актуальность работы. В настоящее время развитие технологий искуственного
интеллекта и машинного обучения, а также накопление больших объемов
медицинских изображений открывают возможность создания систем
автоматического анализа медицинских изображений.
Рентген грудной клетки – это одно из самых простых и распространенных
обследований, применяющихся на данный момент. Его автоматизация
значительно снизит нагрузку на рентгенологов, позволит оценивать качество их
работы и снизит вероятность врачебных ошибок.
Цель работы. целью данной работы является реализация нескольких
алгоритмов машинного обучения для автоматического анализа рентгеновских
изображений, сравнение результатов их работы между собой и с аналогами.
Задачами исследование является:
6. Анализ подходов к решению задачи автоматического описания
рентгенологических изображений;
7. Поиск и анализ датасетов;
8. Реализация и тестирование выбранных архитектур нейронных сетей;
9. Реализация и тестирование выбранных способов предобработки
изображений;
10. Сравнение результатов работы всех реализованных алгоритмов между
собой и с аналогами;
Предмет исследования. Предмет исследования – нейронные сети, используемые
для классификации изображений.

Как было показано в нашей работе, на данный момент существует
вероятность значительных систематических ошибок, при обучении нейронных
сетей классификации рентгенологических изображений. В первую очередь это
связано с используемыми для обучения наборами данных, содержащих
систематические искажения. Перед использованием такого искуственного
интеллекта в клинической практике эта проблема должна быть решена. Мы
видим два пути решения проблемы.
Первый состоит в полностью ручной маркировке, специально подобранных
рентгенологических изображений, исключающих не описанное наличие
сторонних объектов и сложных противоречивых примеров, подготовленным к
такой задаче врачём-рентгенологом. Необходимо дополнительно отмечать
положение пациента. Желательно вручную выделить области патологии, для
обучения таких архитектур, как U-net. В обязательном порядке должен
проводится контроль нейронных сетей с помощью карт активации классов, даже
при высоких показателях точности. Должен производится подбор аритектуры и
способа предобработки изображения максимизирующий результаты как
первого, так и второго способа оценки нейронных сетей. Этот путь требует
значительных временных и финансовых затрат. Вторым путём является
использование обучения без учителя, для предворительной кластеризации
рентгенологических изображений, с последующим обучением их с учителем.
Этот способ может снизить финансовые и временные затраты.

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям



    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Читать «Разработка алгоритмов машинного обучения для автоматического описания рентгеновских изображений»

    Последние выполненные заказы

    Перспективы внешнеэкономического сотрудничества России и КНР
    Спасибо огромное за написанную работу. Все быстро и качественно. Рекомендую а...
    Новое задание по менеджменту организации
    Самый лучший эксперт! Работа выполнена на высшем уровне и раньше срока! Заказ...
    Методика оценки эффективности деятельности телекоммуникационной компании с учетом отраслевой специфики
    Автора рекомендую! Работа сделана качественно, учтены все пожелания. Работа б...
    Реализация государственной культурной политики в Иркутской области
    Очень довольна работой автора. Магистрская работа выполнена отлично.
    Новое задание по менеджменту организации
    Работа выполнена в срок. Все сделано идеально. Обращаюсь не в первый раз к эт...
    Особенности формирования финансовой отчётности в соответствии с международными стандартами финансовой отче
    Довольна работой автора

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Дарья П. кандидат наук, доцент
    4.9 (20 отзывов)
    Профессиональный журналист, филолог со стажем более 10 лет. Имею профильную диссертацию по специализации "Радиовещание". Подробно и серьезно разрабатываю темы научных... Читать все
    Профессиональный журналист, филолог со стажем более 10 лет. Имею профильную диссертацию по специализации "Радиовещание". Подробно и серьезно разрабатываю темы научных исследований, связанных с журналистикой, филологией и литературой
    #Кандидатские #Магистерские
    33 Выполненных работы
    Глеб С. преподаватель, кандидат наук, доцент
    5 (158 отзывов)
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной с... Читать все
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной специальности 12.00.14 административное право, административный процесс.
    #Кандидатские #Магистерские
    216 Выполненных работ
    Логик Ф. кандидат наук, доцент
    4.9 (826 отзывов)
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские дисс... Читать все
    Я - кандидат философских наук, доцент кафедры философии СГЮА. Занимаюсь написанием различного рода работ (научные статьи, курсовые, дипломные работы, магистерские диссертации, рефераты, контрольные) уже много лет. Качество работ гарантирую.
    #Кандидатские #Магистерские
    1486 Выполненных работ
    Юлия К. ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск 2017, Институт естественных и т...
    5 (49 отзывов)
    Образование: ЮУрГУ (НИУ), Лингвистический центр, 2016 г. - диплом переводчика с английского языка (дополнительное образование); ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск, 2017 г. - ин... Читать все
    Образование: ЮУрГУ (НИУ), Лингвистический центр, 2016 г. - диплом переводчика с английского языка (дополнительное образование); ЮУрГУ (НИУ), г. Челябинск, 2017 г. - институт естественных и точных наук, защита диплома бакалавра по направлению элементоорганической химии; СПХФУ (СПХФА), 2020 г. - кафедра химической технологии, регулирование обращения лекарственных средств на фармацевтическом рынке, защита магистерской диссертации. При выполнении заказов на связи, отвечаю на все вопросы. Индивидуальный подход к каждому. Напишите - и мы договоримся!
    #Кандидатские #Магистерские
    55 Выполненных работ
    AleksandrAvdiev Южный федеральный университет, 2010, преподаватель, канд...
    4.1 (20 отзывов)
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    Пишу качественные выпускные квалификационные работы и магистерские диссертации. Опыт написания работ - более восьми лет. Всегда на связи.
    #Кандидатские #Магистерские
    28 Выполненных работ
    Ксения М. Курганский Государственный Университет 2009, Юридический...
    4.8 (105 отзывов)
    Работаю только по книгам, учебникам, статьям и диссертациям. Никогда не использую технические способы поднятия оригинальности. Только авторские работы. Стараюсь учитыв... Читать все
    Работаю только по книгам, учебникам, статьям и диссертациям. Никогда не использую технические способы поднятия оригинальности. Только авторские работы. Стараюсь учитывать все требования и пожелания.
    #Кандидатские #Магистерские
    213 Выполненных работ
    Елена С. Таганрогский институт управления и экономики Таганрогский...
    4.4 (93 отзыва)
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на напис... Читать все
    Высшее юридическое образование, красный диплом. Более 5 лет стажа работы в суде общей юрисдикции, большой стаж в написании студенческих работ. Специализируюсь на написании курсовых и дипломных работ, а также диссертационных исследований.
    #Кандидатские #Магистерские
    158 Выполненных работ
    Андрей С. Тверской государственный университет 2011, математический...
    4.7 (82 отзыва)
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на... Читать все
    Учился на мат.факе ТвГУ. Любовь к математике там привили на столько, что я, похоже, никогда не перестану этим заниматься! Сейчас работаю в IT и пытаюсь найти время на продолжение диссертационной работы... Всегда готов помочь! ;)
    #Кандидатские #Магистерские
    164 Выполненных работы
    Анастасия Б.
    5 (145 отзывов)
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическо... Читать все
    Опыт в написании студенческих работ (дипломные работы, магистерские диссертации, повышение уникальности текста, курсовые работы, научные статьи и т.д.) по экономическому и гуманитарному направлениях свыше 8 лет на различных площадках.
    #Кандидатские #Магистерские
    224 Выполненных работы

    Другие учебные работы по предмету