Multi-class classification of pulmonary diseases using computer tomography images
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
This paper examines approaches to classifying pulmonary diseases using neural networks. A modification of an existing neural network architecture for multi-class classification based on CT scans is proposed. The proposed architecture distinguishes between coronavirus pneumonia, non-hospital pneumonia, and healthy lungs. The training procedure of the proposed neural network, final parameters, and classification results are described. Conclusions are drawn regarding the potential applications of the proposed modification.
Опис
Ключові слова
multiclass classification, convolutional neural networks, computed tomography scan analysis, мультикласова класифікація, згорткові нейронні мережі, аналіз знімків компʼютерної томографії
Бібліографічний опис
Smilianets, F. Multi-class classification of pulmonary diseases using computer tomography images / F. Smilianets, O. Finogenov // Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2023. – № 2 (43). – С. 78-83. – Бібліогр.: 7 назв.