Ю. Д. Агафонова, А. В. Гайдель, П. М. Зельтер, А. В. Капишников, А. В. Кузнецов, Е. Н. Суровцев, А. В. Никоноров, “Совместный анализ рентгенологических протоколов и компьютерных томограмм для автоматического уточнения патологических состояний головного мозга”, Компьютерная оптика, 2023, том 47, выпуск 1,страницы 152

Эта публикация цитируется в 1 статье

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Совместный анализ рентгенологических протоколов и компьютерных томограмм для автоматического уточнения патологических состояний головного мозга

Ю. Д. Агафонова^a, А. В. Гайдель^ab, П. М. Зельтер^c, А. В. Капишников^c, А. В. Кузнецов^ade, Е. Н. Суровцев^c, А. В. Никоноров^ab

^a Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева
^b Институт систем обработки изображений РАН - филиал ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН, Самара, Россия, г. Самара
^c Самарский государственный медицинский университет
^d AIRI - научно-исследовательский институт искусственного интеллекта, г. Москва
^e Sber AI, 121170, Moscow, Russia, Kutuzovsky prospekt, 32 building 2

Аннотация: Рассматривается задача валидации радиологических медицинских протоколов и изображений компьютерной томографии для автоматизированного анализа состояния головного мозга. Предлагается два метода решения задачи: метод на основе мультимодальной модели ruCLIP и метод, основанный на совместном использовании двух отдельных классификаторов – для текстового отчета и для изображения КТ головного мозга. Обсуждаются способы оценки полученных результатов. Предложенные подходы позволяют верно классифицировать на 15 возможных диагнозов 99,6% радиологических отчётов из контрольной выборки.

Ключевые слова: глубокое обучение, компьютерная томография, автоматизация диагностики, распознавание образов, обработка естественного языка

Поступила в редакцию: 01.08.2022
Принята в печать: 10.10.2022

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1201