Klasifikace nemoci na rentgenových snímcích pomocí umělé inteligence

Abstract

Tato práce se zabývá výzkumem použitelných řešení pro problém klasifikace onemocnění hrudníku na rentgenových snímcích hrudníku pomocí umělé inteligence. Pro lepší pochopení problému jsou v prvních kapitolách vysvětleny základní konvoluční neuronové sítě a jejich výhody a nevýhody. Na základě těchto prvních vysvětlení jsou vybrány dvě neuronové sítě, které rozšiřují koncept konvoluční neuronové sítě. Těmito sítěmi jsou kapslová síť a reziduální síť, obě jsou dále vysvětleny v příslušných kapitolách s jejich výhodami a nevýhodami. Reziduální síť a kapslová síť jsou poté implementovány pomocí programovacího jazyka python a frameworku TensorFlow s knihovnou Keras, obě se svými příslušnými kapitolami. Na konci práce jsou uvedeny výsledky a závěr.

This thesis is researching workable solutions to the problem of classification of thorax disease on chest x-ray images using artificial intelligence. For a better understanding of the problem, the first chapters explain the basic convolutional neural network and its advantages and disadvantages. Based on these first explanations, two neural networks which are expanding on the concept of the convolutional neural network are chosen. Those are capsulated network and residual network both explained further in their respective sections with their advantages and disadvantages. Residual network and Capsulated network are implemented using programming language python and framework TensorFlow with Keras library, both with their respective chapters. At the end of this thesis, you can find results and conclusion.