Проект "Использование глубокого обучения нейросетей для диагностики пневмонии по рентгеновским снимкам" направлен на разработку системы диагностики пневмонии с использованием нейронных сетей. Цель - повышение точности и скорости диагностики. Проект включает сбор данных, обучение нейросети и оценку эффективности. Актуальность проекта связана с необходимостью улучшения диагностики пневмонии.
Название: “Использование глубокого обучения нейросетей для диагностики пневмонии по рентгеновским снимкам (бинарная кросс-энтропия, метрики accuracy)”
Тип: Научный проект
Объект исследования: Рентгеновские снимки пациентов с пневмонией
Предмет исследования: Применение глубокого обучения нейросетей для диагностики пневмонии
Методы исследования: Глубокое обучение, нейронные сети, бинарная кросс-энтропия, метрики accuracy
Научная новизна: Применение глубокого обучения для диагностики пневмонии на рентгеновских снимках с использованием специализированных метрик оценки точности
Цель проекта: Разработать эффективную систему диагностики пневмонии на основе анализа рентгеновских снимков с использованием глубокого обучения
Проблема: Недостаток точности и скорости диагностики пневмонии на рентгеновских снимках при использовании традиционных методов
Целевая аудитория: Медицинские специалисты, исследователи в области медицинской диагностики
Задачи проекта:
1. Собрать и подготовить набор данных рентгеновских снимков пациентов с пневмонией
2. Разработать и обучить нейронную сеть для диагностики пневмонии на основе глубокого обучения
3. Оценить точность и эффективность разработанной системы на тестовом наборе данных
4. Сравнить результаты с традиционными методами диагностики пневмонии
Содержание
- Сбор и подготовка набора данных рентгеновских снимков
- Разработка архитектуры нейронной сети
- Обучение модели на данных
- Оценка точности и эффективности модели
- Сравнение с традиционными методами диагностики
- Анализ полученных результатов
- Обсуждение преимуществ и недостатков подхода