(untitled) (Computer systems and information technologies, 2021)
Упродовж останніх років, у сфері цифрового медичного діагностування спостерігається стрімкий розвиток та повсюдне застосування комп’ютерних методів та інформаційних систем для аналізу медичних зображень. Проте, хоча комп’ютерні засоби оброблення медичних зображень довели свою практичну користь у завданнях діагностування легеневих захворювань, зокрема, для виявлення ранньої пневмонії на рентгенівських зображеннях, актуальною залишається задача синергії досвіду професійних радіологів та фахівців комп’ютерних наук. Тому для розв’язання нагальної задачі цифрового діагностування в роботі пропонується інформаційна технологія, яку спеціалісти медичної сфери можуть використовувати для виявлення пневмонії на рентгенівських зображеннях грудей та інтерпретування результатів діагностування. Технологія представлена у вигляді веборієнтованої інформаційної системи з оглядом на доступність та зручність користувацького інтерфейсу. Водночас інформаційна система складається з трьох основних модулів. Перший модуль спрямований на прогнозування наявності захворювання; для цього використано модель класифікації на основі згорткової нейронної мережі із трьома згортковими шарами та операцією розширеної згортки. Другий модуль відповідає за налаштування гіперпараметрів навчання нейронної мережі на основі модифікованого еволюційного алгоритму. Третій модуль призначений для відображення та інтерпретування результатів діагностування пневмонії на рентгенівських зображеннях із використанням технології мап активації класів. У поєднанні ці три модулі утворюють робочий інструмент для допомоги медичним дослідникам та професійним рентгенологам. Варто також зауважити, що веборієнтованість системи із локальним сервером дає змогу зберігати персональні дані пацієнта на обчислювальному пристрої користувача, оскільки всі обчислення відбуваються локально.