Web-based information technology for classifying and interpreting early pneumonia based on fine-tuned convolutional neural network

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorRadiuk, Pavlo
dc.contributor.authorBarmak, Olexander
dc.contributor.authorРадюк, Павло
dc.contributor.authorБармак, Олександр
dc.date.accessioned2021-11-01T10:17:44Z
dc.date.available2021-11-01T10:17:44Z
dc.date.issued2021-05-31
dc.description.abstractThere have been rapid development and application of computer methods and information systems in digital medical diagnosis in recent years. However, although computer methods of medical imaging have proven helpful in diagnosing lung disease, for detecting early pneumonia on chest X-rays, the problem of cooperation between professional radiologists and specialists in computer science remains urgent. Thus, to address this issue, we propose information technology that medical professionals can employ to detect pneumonia on chest X-rays and interpret the results of the digital diagnosis. The technology is presented as a web-oriented system with an available and intuitive user interface. The information system contains three primary components: a module for disease prediction based on a classification model, a module responsible for hyperparameter tuning of the model, and a module for interpreting the diagnosis results. In combination, these three modules form a feasible tool to facilitate medical research in radiology. Moreover, a web-based system with a local server allows storing personal patient data on the user's computing device, as all calculations are performed locally.uk_UA
dc.description.abstractУпродовж 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/uk_UA
dc.identifier.citationBarmak O. Web-based information technology for classifying and interpreting early pneumonia based on fine-tuned convolutional neural network / O. Barmak, P. Radiuk // Computer Systems and Information Technologies. – 2021. – No 1. – P. 12-18.uk_UA
dc.identifier.issn2710-0774
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/10609
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherKhmelnytskyi National Universityuk_UA
dc.subjectinformation technologyuk_UA
dc.subjectweb-systemuk_UA
dc.subjectpneumoniauk_UA
dc.subjectchest X-rayuk_UA
dc.subjectconvolutional neural networkuk_UA
dc.subjecthyperparameter fine-tuninguk_UA
dc.subjectclass activation mapsuk_UA
dc.subjectінформаційна технологіяuk_UA
dc.subjectвеб-системаuk_UA
dc.subjectпневмоніяuk_UA
dc.subjectрентгенограмаuk_UA
dc.subjectзгорткова нейронна мережаuk_UA
dc.subjectточне налаштування гіперпараметрівuk_UA
dc.subjectмапи активації класівuk_UA
dc.subject.udc004.932+004.023uk_UA
dc.titleWeb-based information technology for classifying and interpreting early pneumonia based on fine-tuned convolutional neural networkuk_UA
dc.title.alternativeВеб-орієнтована інформаційна технологія для класифікування та інтепретування ранньої пневмонії на основі налаштованої згорткової нейронної мережіuk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
42-Текст статті-214-1-10-20210821.pdf
Розмір:
1.15 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Paper
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
CSIT - 2021 рік