|
|
Klasifikace onemocnění COVID-19 na základě analýzy rentgenových snímků plic
Šteflík, Dominik ; Kiac, Martin (oponent) ; Myška, Vojtěch (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá vývojom a hodnotením algoritmov umelej inteligencie na klasifikáciu ochorenia COVID-19 z röntgenových snímok hrudníka. Vzhľadom na závažnosť a vplyv pandémie COVID-19 na svetovú populáciu sa schopnosť rýchlej a presnej diagnostiky ochorení z röntgenových snímok stala kritickou. Táto štúdia zhŕňa súčasné pokroky v oblasti spracovania obrazu a hĺbkového učenia s cieľom vyhodnotiť použitie viacerých moderných klasifikačných metód v praxi. Pomocou datasetu získaného z českého lekárskeho prostredia sa tieto metódy analyzujú a overujú za účelom preskúmania ich efektivity a presnosti v reálnych situáciách. Metódy vybrané pre túto štúdiu, COVID-Net, DarkCovidNet a CoroNet, boli zvolené vzhľadom na ich dostupnosť, rozšírené používanie a preukázanú účinnosť v tejto oblasti. Jadrom práce je návrh konvolučnej neurónovej siete prispôsobenej na extrakciu a učenie sa z nepatrných znakov prítomných na röntgenových snímkach svedčiacich o prítomnosti vírusu COVID-19. Táto snaha čelila značným výzvam, vyplývajúcim z rôznorodých akvizičných parametrov röntgenových snímok, ktoré môžu podstatne ovplyvniť diagnostickú presnosť. Jednotnosť týchto parametrov je rozhodujúca pre spoľahlivú analýzu, čo zdôrazňuje význam dôkladných techník predbežného spracovania. V dôsledku toho sa zaviedli pokročilé postupy normalizácie, úpravy kontrastu a rozšírenia s cieľom štandardizovať vstupné údaje. Samotná konvolučná sieť využíva sériu konvolučných, združovacích a plne prepojených vrstiev, ktoré sú optimalizované na zvládnutie odlišností prítomných v lekárskych obrazových dátach. Architektúra siete obsahuje mechanizmus pozornosti implementovaný prostredníctvom bloku stlačenia a excitácie na dynamické nastavenie významnosti rôznych kanálov vo vstupnom obraze. Integráciou týchto prvkov je model siete vycvičený tak, aby sa zameral na podstatné rysy v rámci röntgenových snímok, čo mu umožňuje efektívne rozoznávať nepatrné indikátory ochorenia COVID-19. Okrem iného sa v tejto práci pojednáva o~potenciáli integrácie takýchto diagnostických nástrojov riadených umelou inteligenciou do existujúcich infraštruktúr zdravotnej starostlivosti s cieľom zlepšiť včasnú detekciu a liečbu ochorenia COVID-19. Zistenia naznačujú, že využitie umelej inteligencie v lekárskom zobrazovaní môže výrazne pomôcť pri riešení a kontrole epidémií ochorení, čo v konečnom dôsledku prispieva k lepším zdravotníckym výsledkom.
|
host ::
RSS.