Использование нейросетевого анализа цифровых рентгенологических исследований органов грудной клетки (флюорографии) для диагностики патологий лёгких с помощью технологии компьютерного зрения

Пневмония — это тяжелое респираторное заболевание, часто возникающее как осложнение вирусных инфекций, таких как COVID-19 или грипп. В ее лечении очень важно своевременно поставить диагноз, в этом случае могут помочь нейронные сети анализирующие рентгенограммы. Этот процесс можно автоматизировать с помощью методов компьютерного зрения. В этой работе будут рассматриваться различные алгоритмы для решения задачи бинарной классификации наличия пневмонии на рентгенограмме. На данный момент есть множество статей, которые обучают модели из компьютерного зрения для решеной этой задачи, однако большинство из них использовало для обучения менее 2000 снимков, что не гарантирует верность результата. С целью проверки результатов и улучшения предсказательных способностей нейросетей, в данном исследовании большинство моделей обучены на имеющихся данных с изначальным объемом порядка 6000 снимков, расширенным в работе до порядка 23 000 изображении.