Дослідження методів обчислювального інтелекту для детекції аномалій на медичних зображеннях

Abstract

Об'єктом дослідження є процес автоматизованого виявлення аномалій на МРТ-зображеннях опорно-рухового апарату з використанням автокодувальних нейромереж. Предметом дослідження є методи та архітектури автокодувальних нейромереж, інтегровані з детекцією об'єктів, для виявлення аномалій на МРТ-зображеннях опорно-рухового апарату. Метою даної роботи є дослідження, реалізація та порівняльний аналіз архітектур автокодувальних нейромереж для вирішення задачі виявлення аномалій на прикладі набора даних захворювань опорно-рухової системи. Методи дослідження – аналіз технічної літератури та новісних досліджень в сфері неконтрольованого навчання, експериментальний підбір архітектури та конфігурацій, порівняльний аналіз результатів. Використання мови Python та бібліотек PyTorch, scikit-learn. У результаті виконання роботи було проведено аналіз предметної галузі, визначено проблеми та обмеження вирішення проблеми виявлення аномалій медичних даних. Було розроблено методологію виявлення аномалій на МРТ-зображеннях опорно-рухового апарату, що поєднує детекцію об'єктів з автокодувальними нейромережами. Було розроблено базовий автокодувальник, автокодувальник із перцепційною функцією втрат та варіаційний автокодувальник; проведено порівняльний аналіз розробленої системи обчислювального інтелекту із використанням набора даних дегенеративних захворювань поперекового відділу хребта.