Improving the quality and efficiency of identification of special states of monitored objects based on the development of mathematical and software for processing computer images using large databases
Authors: Васильченко В.А. , Бурковский В.Л. 
Published: July 2024

Актуальность исследования обусловлена нарастанием заболеваний человека, которые ассоциированы со значительным социально-экономическим ущербом и дающие значительную нагрузку на здравоохранение. В соответствии с рекомендациями ВОЗ система профилактики заболеваний должна включать в себя оценку распространенности, коррекцию, а также контроль факторов риска (WHO, 2009). Особое место в этом комплексе мер занимает система массового мониторинга заболеваний, как механизм оценки ситуации и потребности в реализации профилактических мер, так и способ контроля эффективности реализуемых профилактических мероприятий. В связи с этим данная статья рассматривает создание алгоритма обработки снимков компьютерного томографа легких человека с помощью программного обеспечения. Ведущим методом к исследованию данной проблемы являются нейронные сети. В статье представлена сверточная нейросетевая модель Сhexnet обработки рентгеновских снимков, разработанная учеными из стэнфордского университета. Рассмотрен алгоритм разработки механизма анализа снимков на основе современных рентгеновских снимков органов – снимков компьютерной томографии, которые получают с помощью сложного программно–технического комплекса, имеющего сверхчувствительные детекторы для регистрации рентгеновского излучения, а также обширный пакет программного обеспечения, позволяющий получить снимки с высоким пространственным разрешением. Разработанный алгоритм реализован на основе сверточной сети Densenet, глубина которой составляет 201 слой. В него были внесены изменения в виде применения функции активации ReLU (сокращение от англ. reсtified linear unit), которая позволяет существенно ускорить процесс обучения и одновременно с этим значительно упростить вычисления. Как результат, разработанная сверточная нейронная сеть помогает непрерывности сбора данных, что позволяет совершенствовать процесс принятия стратегических решений, разрабатывать программы действий в области общественного здравоохранения. Ключевые слова: компьютерная обработка изображений, сверточная нейронная сеть, функция активации ReLU, диагностика заболеваний.
The relevance of the study is due to an increase in human diseases, which are associated with significant socio-economic damage and give a significant burden on health. According to WHO recommendations, a disease prevention system should include prevalence assessment, correction, and risk factor management (WHO, 2009). A special place in this set of measures is occupied by the mass disease monitoring system, both a mechanism for assessing the situation and the need for implementing preventive measures, and a method for monitoring the effectiveness of implemented preventive measures. In this regard, this article considers the creation of an algorithm for processing images of a computer tomography scan of a human lung using software. The leading method to study this problem are neural networks. The article presents a convolutional neural network model of Chexnet X-ray processing developed by scientists from Stanford University. An algorithm for developing a mechanism for analyzing images based on modern x-ray images of organs - computed tomography images, which are obtained using a complex software and hardware complex with ultra-sensitive detectors for recording x-ray radiation, as well as an extensive software package that allows you to obtain images with high spatial resolution, is considered. The developed algorithm is implemented on the basis of the Densenet convolution network, the depth of which is 201 layers. Changes were made to it in the form of using the ReLU activation function (short for English rectified linear unit), which can significantly speed up the learning process and at the same time significantly simplify calculations. As a result, the developed convolutional neural network helps the continuity of data collection, which allows to improve the process of strategic decision-making, to develop action programs in the field of public health.