Оценка эффективности искусственной нейронной сети, разработанной с целью классификации отоэндоскопических изображений

Аннотация:

B статье описана попытка реализации автоматизированного подхода в диагностике заболеваний уха с использованием сверточной нейронной сети. B ходе работы сформирован, размечен и загружен датасет, состоящий из 8791 изображения, полученного при проведении отоэндоскопического исследования человека. Проведено обучение и тестирование нейросети. Для организации работы алгоритма составлено дерево диагнозов и определены классы изображений: норма, дефект ненатянутого отдела барабанной перепонки, адгезивный средний отит, инородное тело наружного слухового прохода, неотимпанальная мембрана, серная пробка, шунт, экссудативный средний отит, экзостозы и новообразования наружного слухового прохода, диффузный наружный отит, дефект ненатянутого отдела барабанной перепонки. Разработанная и обученная искусственная нейронная сеть продемонстрировала точность 91,2% в опознавании нозологических классов, касающихся заболеваний среднего уха и наружного слухового прохода. Предложенная технология в дальнейшем может быть использована в практическом здравоохранении для контроля и повышения качества диагностики патологии ухa.

Авторы:

Издание: Вестник оториноларингологии
Год издания: 2025
Объем: 4с.
Дополнительная информация: 2025.-N 3.-С.9-12. Библ. 7 назв.
Просмотров: 0