Модель розпізнавання зображень у системах медичної діагностики

Abstract

Проблема, яка вирішується в кваліфікаційній роботі, полягає в подоланні суб'єктивності візуальної інтерпретації діагностичних даних та нівелюванні впливу спекл-шуму на точність діагнозу. Робота вирішує задачу автоматизації диференціації доброякісних та злоякісних новоутворень печінки шляхом розробки програмного комплексу на базі навченої нейромережі Custom CNN, що дозволяє знизити ризик лікарських помилок

The problem solved in the thesis lies in overcoming the subjectivity of visual interpretation of diagnostic data and mitigating the impact of speckle noise on diagnostic accuracy. The work solves the task of automating the differentiation between benign and malignant liver neoplasms by developing a software complex based on the trained Custom CNN neural network, which allows for reducing the risk of medical errors.