Аннотация
в статье рассматривается система анализа результатов неинвазивных исследований пациента для поддержки принятия решений сердечно-сосудистого хирурга-флеболога. Программа будет помогать в принятии решений врачу-флебологу для определения кода классификации CEAP в спорных и сложных случаях путем распознавания загруженного в программу снимка формата DICOM сверточной нейронной сетью.
В процессе обучения нейронной сети использовался метод увеличения контрастности черно-белого DICOM-снимка. За счет этого метода нейронная сеть лучше обрабатывает снимок и выводит более точные результаты распознавания. Таким образом, среднее значение процента распознавания варьируется от 86,1 до 97,4 %.
Литература
Таршхоева Ж. Т. Язык программирования Python. Библиотеки Python. Молодой ученый. 2021;5:20–21. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=44667958.
Ле Мань Ха. Сверточная нейронная сеть для решения задачи классификации. Труды МФТИ.2016;8(3):91–97.
Mayank Mishra. Сверточная нейронная сеть (CNN). Режим доступа: https://www.helenkapatsa.ru/sviortochnaia-nieironnaia-siet/.
TensorFlow. Режим доступа: https://www.tensorflow.org/.