INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE “DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE INDUSTRY” APRIL 27-28, 2023 866
Tajribalarimizda 10 000 dan ortiq KQR tasvirlari ma’lumotlar to’plami sifatida
foydalanilgan. O’pka sili, bakterail pnevmoniya, sog’lom o’pka, viral pnevmoniya, COVID-19
kasalligi uchun ko'krak qafasi rentgenogrammasining namunalari 2-rasmda ko'rsatilgan.
2-rasm. O’pka rentgen tasvirlari
Kirish ma'lumotlarini chuqur o'rganish modeli talablariga moslashtirish uchun ba'zi
dastlabki ishlov berish jarayonlari qo'llanildi:
1) Tasvirlarning o'lchamlari o'zgartirildi;
2) tasvirlar normallashtirildi;
3) tasvirlar modelning keyingi bosqichida kiritish uchun massivga aylantirildi.
Tasvirlarning o'zgarishi tavsiya etilgan modelni o'qitish talablariga javob berishini
ta'minlash uchun ma'lumotlar mos ravishda 10% va 90% da tekshirish va o'qitish kichik
to'plamlariga tasodifiy bo'lingan. Shablon mezonlariga javob berish uchun barcha tasvirlar
128x128x3
o'lchamga
keltirilgan.
Tasvirdagi
har
bir
pikselni
[0,1]
oraliqda
normallashtirgandan so'ng, barcha tasvirlar massiv ma'lumotlarini ko'rsatishga aylantirildi.
Tavsiya etilgan chuqur o'rganish Wavelet + CNN modeli Ushbu tadqiqotda eng keng tarqalgan o’pka kasalliklarini ko'p toifali tasniflash uchun
chuqur o'rganish modeli ko'rsatilgan.
Bizning modelimiz uchun kirish ma'lumotlari sifatida 128x128x3 o'lchamdagi KQR
tasvirlari ishlatilgan. Xususiyatlarni ajratib olish bosqichida 4-tartibli Dobeshi veyvlet orqali
uchta KNT bloki kuzatiladi. Veyvletlar katta hajmdagi tasvir ilovalari uchun yuqori aniqlikni
ta'minlash uchun mo'ljallangan. 3 ta konvolyutsiya filtri va WCNNdan iborat xususiyat
arxitekturasi ishlatilgan. Har bir CNN blokida faollashtirish funktsiyasi sifatida ReLU bilan
konvolyutsiya qatlami mavjud. Ushbu uchta CNN blokidan so'ng, to'plamni normallashtirish va
maksimal yig'ish qatlami qo'llanildi, so'ngra ularni tashlab yuborish qatlami kuzatildi.
