| Аннотацiя: |
В роботі пропонується інформаційна технологія візуального аналізу рентгенівських зображень для інтерпретування результатів цифрової діагностики вірусної пневмонії на ранніх стадіях. Технологія включає модель класифікації, на основі згорткової нейронної мережі, для вилучення нечітких ознак ранньої вірусної пневмонії та модифікований метод відмінної локалізації для пояснення результатів класифікації. Нейронна мережа, що використана в дослідженні, містить ефективну розширену операцію згортки для об’єднання ознак із різних рецептивних полів на зображенні. Запропонований метод інтерпретування полягає в застосуванні зважених градієнтів до карт активації класів. За результатами обчислень використана модель перевершила інші нейронні архітектури за показником precision (98,5 %), але поступилася accuracy (96,1 %) і recall (93,6 %). Крім того, модель продемонструвала порівняно низькі значення помилок першого і другого роду, досягнувши 1,4 і 6,4 % відповідно. Загалом, відповідно до обчислювальних експериментів, запропонована інформаційна технологія може бути ефективним інструментом миттєвої діагностики за першої підозри на пневмонію. |
