Использование нейросетевых подходов в диагностировании заболеваний

Работа направлена на демонстрацию возможности применения нейросетевых подходов к диагностированию заболеваний на примере диагностики коронавируса. Проводится исследование тенденции распространения коронавируса, на основании данных, предоставляемых ВОЗ. Делаются выводы о возможности применения данных подходов.

В данной работе затрагивается актуальная, на сегодняшний день, задача обнаружения у пациента опасного заболевания – коронавируса, при помощи нейросетевых подходов. Вообще, применение искусственного интеллекта в медицине уже не ново.

1. Andrés Ortiz, Jorge Munilla, Manuel Martínez-Ibañez, Juan M. Górriz, Javier Ramírez and Diego Salas-Gonzalez. Parkinson’s Disease Detection Using Isosurfaces-Based Features and Convolutional Neural Networks // Front Neuroinform. 2019;13:48. doi: 10.3389/fninf.2019.00048
2. IBM Watson Website [Электронный ресурс] // IBM Watson. URL: https://www.ibm.com/watson-health
3. Github [Электронный ресурс] // Github. https://github.com/Untronix0nly/Articles
4. Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение // Спб.: Питер, 2019–480 с: ил.
5. Imagenet [Электронный ресурс] // Imagenet competition. URL: http://www.image-net.org/
6. Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun. Deep Residual Learning for Image Recognition [Электронный ресурс] // ArXiv. URL: https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf
7. Fuzhen Zhuang, Zhiyuan Qi, Keyu Duan, Dongbo Xi, Yongchun Zhu, Hengshu Zhu, Hui Xiong, Qing He. A Comprehensive Survey on Transfer Learning [Электронный ресурс] // ArXiv. URL: https://arxiv.org/pdf/1911.02685.pdf

PlumX

Метрики публикации