Автоматизация анализа рентгеновских снимков грудной клетки с использованием методов глубокого обучения и объяснимого искусственного интеллекта
Автор: Беляев М.И., Аверкин А.Н., Трофимов Ю.В., Шевченко А.В., Муравьев И.П.
Журнал: Сетевое научное издание «Системный анализ в науке и образовании» @journal-sanse
Рубрика: Моделирование и анализ данных
Статья в выпуске: 2, 2025 года.
Бесплатный доступ
В статье представлен комплексный подход к автоматизации анализа рентгеновских снимков грудной клетки с помощью глубоких нейронных сетей и методов объяснимого искусственного интеллекта (XAI). Проведён обзор и интеграция крупнейших наборов данных, реализована мультимодальная архитектура, сочетающая сверточные нейронные сети и языковые модели для генерации медицинских заключений. Особое внимание уделено интерпретируемости решений с помощью Grad-CAM, LIME и других XAI-методов. Разработан удобный интерфейс для врачей, обеспечивающий визуализацию результатов и прозрачность работы системы.
Рентгенография, глубокое обучение, объяснимый искусственный интеллект, Grad-CAM, LIME, генерация описаний
Короткий адрес: https://sciup.org/14133175
IDR: 14133175 | УДК: 004.8
Automation of Chest X-Ray Analysis Using Methods of Deep Learning and Explainable Artificial Intelligence
The article presents a comprehensive approach to automating the analysis of chest X-ray images using deep neural networks and explainable artificial intelligence (XAI) methods. A review and integration of major datasets have been conducted, and a multimodal architecture combining convolutional neural networks and language models for generating medical conclusions has been implemented. Special attention is paid to decision interpretability through the use of Grad-CAM, LIME, and other XAI techniques. A user-friendly interface for physicians has been developed, providing visualization of results and transparency of system operation.
