Статья

В статье описывается порядок проведения и результаты тестирования различных классификаторов и алгоритмов отбора характеристик легочного узла на двух различных наборах данных с целью создания наиболее производительной системы компьютерной диагностики рака легкого на КТ изображениях грудной клетки человека. Для тестирования разработанной модели была использована база изображений LIDC-IDRI, состоящая из диагностических снимков КТ рака легкого с отмеченными аннотированными поражениями. Результатом проведенных экспериментов стали две различные стратегии обучения: 1. модель, выполняющая классификацию узлов на основании заключений радиологов; 2. модель, выполняющая классификацию, основываясь на результатах проведения биопсии, хирургического вмешательства и т.д.