Гібридна згорткова мережа для обробки зображень рентгенівських знімків для виявлення захворювання COVID-19

Автор(и)

  • Є. М. Федорченко Національний університет «Запорізька політехніка», Україна
  • А. О. Олійник Національний університет «Запорізька політехніка» , Україна
  • О. О. Степаненко Національний університет «Запорізька політехніка» , Україна
  • Т. В. Федорончак Національний університет «Запорізька політехніка» , Україна
  • М. О. Чорнобук Національний університет «Запорізька політехніка» , Україна
  • С. К. Корнієнко Національний університет «Запорізька політехніка» , Україна

DOI:

https://doi.org/10.35681/1560-9189.2022.24.2.274945

Ключові слова:

дерева прийняття рішень, метод опорних векторів, класифікація, нейронна мережа, перцептрон

Анотація

Проведено аналіз різних моделей машинного навчання в розрізі діагностики ураження COVID-19 за рентгенівськими знімками легень пацієнтів. У результаті було розроблено модель, яка заснована на гібридній згортковій нейронній мережі, що здатна досягти точності класифікації у 91 %. Модель може використовуватись як допоміжний інструмент діагностики для медичного персоналу, що призведе до зменшення вірогідності лікарської помилки.

Посилання

Global Economic Effects of COVID-19: Overview. URL: https://sgp.fas.org/crs/row/R46270.pdf

E. Martinez Chamorro, A. Diez Tascon, L. Ibanez Sanz, S. Ossaba Velez, and S. Borruel Nacenta, "Radiologic diagnosis of patients with COVID-19", Radiologia (English Edition), vol. 63, no. 1, pp. 56–73, Jan.–Feb. 2021.

DetectED-X. detectedx.com, 2022. URL: https://detectedx.com/about/.

G. Choy, O. Khalilzadeh, M. Michalski, S. Do, A. E. Samir, O. S. Pianykh, J. R. Geis, P. V. Pandharipande, J. A. Brink, and K. J. Dreyer, "Current Applications and Future Impact of Machine Learning in Radiology", Radiology, vol. 288, no. 2.

N. Islam, S. Ebrahimzadeh, J-P. Salameh, S. Kazi, N. Fabiano, L. Treanor, M. Absi, Z. Hallgrimson, M.M.G. Leeflang, L. Hooft, C.B. Van der Pol, R. Prager, S.S. Hare, C. Dennie, R. Spijker, J.J. Deeks, J. Dinnes, K. Jenniskens, D.A. Korevaar, J.F. Cohen, A. Van den Bruel, Y. Takwoingi, J. van de Wijgert, J.A.A.G. Damen, J. Wang, and M.D.F. McInnes, "Thoracic imaging tests for the diagnosis of COVID-19", Cochrane Database of Systematic Reviews, no. 3, Art. No.: CD013639, 2021.

M. Perez-Ortiz, S. Jimenez-Fernandez, P. Gutierrez, E. Alexandre, C. Hervas-Martinez, and S. Salcedo-Sanz, "A Review of Classification Problems and Algorithms in Renewable Energy Applications", Energies, vol. 9, no. 8, p. 607, Aug. 2016.

J. O. Firigato, "Decision Tree for Satellite Image Classification", www.linkedin.com, 2019. URL: https://www.linkedin.com/pulse/decision-tree-satellite-image-classification-joao-otavio.

P. Surynek and I. Luksova, "Automated Classification of Bitmap Images using Decision Trees", Polibits, vol. 44, pp. 11–18, 2011. doi: 10.17562/PB-44-2.

S. Morris, "Image Classification Using SVM", rpubs.com, 2018. URL: https://rpubs.com/Sharon_1684/454441.

A. Tzotsos and D. Argialas, "Support Vector Machine Classification for Object-Based Image Analysis", in Object-Based Image Analysis, T. Blaschke, S. Lang, and G.J. Hay (eds.), Lecture Notes in Geoinformation and Cartography, Springer, Berlin, Heidelberg, 2008, pp. 663–677. doi: 10.1007/978-3-540-77058-9_36.

A. D Akwaboah, "Convolutional Neural Network for CIFAR-10 Dataset Image Classification", www.researchgate.net, 2019. URL: https://www.researchgate.net/publication/337240963_Convolutional_Neural_Network_for_CIFAR-10_Dataset_Image_Classification

M. Rahimzadeh and A. Attar, "A modified deep convolutional neural network for detecting COVID-19 and pneumonia from chest X-ray images based on the concatenation of Xception and ResNet50V2", Informatics in Medicine Unlocked, vol. 19, 2020, article no. 100360.

W. Setiawan and F. Damayanti, "Layers Modification of Convolutional Neural Network for Pneumonia Detection", J. Phys.: Conf. Ser., vol. 1477, p. 052055, 2020.

V. Meysam & M. Ghamsari, M. Rezaei, "Performance Analysis and Comparison of Machine and Deep Learning Algorithms for IoT Data Classification", arXiv:2001.09636v1 [cs.LG], 2020. doi: 10.48550/arXiv.2001.09636.

S. Uddin, A. Khan, M.E. Hossain, and M. Ali, "Comparing different supervised machine learning algorithms for disease prediction", BMC Med Inform Decis Mak, vol. 19, no. 281, 2019.

COVID-19 Radiography Database. URL: https://www.kaggle.com/datasets/tawsifurrahman/covid19-radiography-database.

X. Yin, "An Overview of Overfitting and its Solutions", Journal of Physics: Conference Series, vol. 1168, p. 022022, doi: 10.1088/1742-6596/1168/2/022022.

A. Oliinyk, I. Fedorchenko, A. Stepanenko, A. Katschan, Y. Fedorchenko, A. Kharchenko, and D. Goncharenko, "Development of genetic methods for predicting the incidence of volumes of pollutant emissions in air", in 2nd International Workshop on Informatics and Data-Driven Medicine, CEUR Workshop Proceedings, 2019, pp. 340-353.

I. Fedorchenko, A. Oliinyk, A. Stepanenko, T. Zaiko, S. Korniienko, and N. Burtsev, "Development of a genetic algorithm for placing power supply sources in a distributed electric network", Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 5, pp. 6-16, 2019, doi: 10.15587/1729-4061.2019.180897.

I. Fedorchenko, A. Oliinyk, A. Stepanenko, T. Zaiko, S. Shylo, and A. Svyrydenko, "Development of the modified methods to train a neural network to solve the task on recognition of road users", Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 2, pp. 46-55, 2019, doi: 10.15587/1729-4061.2019.164789.

A. Oliinyk, I. Fedorchenko, A. Stepanenko, M. Rud, and D. Goncharenko, "Implementation of Evolutionary Methods of Solving the Travelling Salesman Problem in a Robotic Warehouse", Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol. 48, pp. 263-292, 2021, doi: 10.1007/978-3-030-43070-2_13.

R. Tkachenko, I. Izonin, Ml. M. Gregus, P. Tkachenko, and I. Dronyuk, "Committee of the SGTM Neural-Like Structures with Extended Inputs for Predictive Analytics in Insurance", Communications in Computer and Information Science, vol. 1054, pp. 121-132, 2019, doi: 10.1007/978-3-030-27355-2_9.

I. Fedorchenko, A. Oliinyk, О. Stepanenko, T. Zaiko, A. Svyrydenko, and D. Goncharenko, "Genetic method of image processing for motor vehicle recognition", in 2nd International Workshop on Computer Modeling and Intelligent Systems, CMIS 2019; CEUR Workshop Proceedings, Zaporizhzhia; Ukraine; 15 April 2019 – 19 April 2019, vol. 2353, pp. 211-226.

L. S.K., S. Mohanty, S. K., A. N., and G. Ramirez, "Optimal deep learning model for classification of lung cancer on CT images", Future Generation Computer Systems, vol. 92, pp. 374-382, 2019, doi: 10.1016/j.future.2018.10.009.

N. Gupta, D. Gupta, A. Khanna, P. Reboucas Filho, and V. de Albuquerque, "Evolutionary algorithms for automatic lung disease detection", Measurement, vol. 140, pp. 590-608, 2019, doi: 10.1016/j.measurement.2019.02.042.

J.A. Alsayaydeh, Nj M., Syed S.N., A.W. Yoon, W.A. Indra, V. Shkarupylo, and C. Pellipus, "Homes appliances control using bluetooth", ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, vol. 14, no. 19, pp. 3344-3357, 2019.

R. Abiyev and M. Ma’aitah, "Deep Convolutional Neural Networks for Chest Diseases Detection", Journal of Healthcare Engineering, vol. 2018, 2018, pp. 1-11, doi: 10.1155/2018/4168538.

J.A.J. Alsayaydeh, A. Aziz, A.I.A. Rahman, M.I. Abbasi, and A.W.Y. Khang, "Development of Programmable Home Security using GSM System for Early Prevention", ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, vol. 16, no. 1, pp. 88-97, 2021.

J.A.J. Alsayaydeh, W.A.Y. Khang, W.A. Indra, J.B. Pusppanathan, V. Shkarupylo, A.K.M. Zakir Hos-sain, and S. Saravanan, "Development of vehicle door security using smart tag and fingerprint system", ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, vol. 9, no. 1, pp. 3108-3114, 2019.

Q. Ke et al., "A neuro-heuristic approach for recognition of lung diseases from X-ray images", Expert Systems with Applications, vol. 126, pp. 218-232, 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2019.01.060.

J. Souza, J. Bandeira Diniz, J. Ferreira, G. Franca da Silva, A. Correa Silva, and A. de Paiva, "An automatic method for lung segmentation and reconstruction in chest X-ray using deep neural networks", Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 177, pp. 285-296, 2019, doi: 0.1016/j.cmpb.2019.06.005.

C. Qin, D. Yao, Y. Shi, and Z. Song, "Computer-aided detection in chest radiography based on artificial intelligence: a survey", BioMedical Engineering OnLine, vol. 17, 2018, doi: 10.1186/s12938-018-0544-y.

J.A.J. Alsayaydeh, W.A.Y. Khang, W.A. Indra, V. Shkarupylo, and J. Jayasundar, "Development of smart dustbin by using apps", ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, vol. 14, no. 21, pp. 3703-3711, 2019.

J.A.J. Alsayaydeh, W.A. Indra, W.A.Y. Khang, V. Shkarupylo, and D.A.P.P. Jkatisan, "Development of vehicle ignition using fingerprint", ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, vol. 14, no. 23, pp. 4045-4053, 2019.

R. Jain, P. Nagrath, G. Kataria, V. Kaushik, and D. Hemanth Jude, "Pneumonia detection in chest X-ray images using convolutional neural networks and transfer learning", Measurement, vol. 165, p. 108046, 2020, doi: 10.1016/j.measurement.2020.108046.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-12-20

Номер

Розділ

Математичні методи обробки даних