Mellkas röntgenfelvételek klasszifikálása mélytanuló eljárásokkal

Abstract

Dolgozatomban tüdőröntgen felvételek klasszifikációjára épített különböző mélytanuló eljárásokat hasonlítok össze klasszifikációs pontosság, és True-Positive Rate mutató (TPR) szerint. A 929 röntgenképet tartalmazó adatbázisom egészséges, COVID-19-es és baktériumfertőzéses tüdőket is tartalmaz, így az összehasonlítást kategorikus és bináris kimenetelű eredményváltozókra is elvégzem, valamint az általam épített modelleket a releváns szakirodalmi példákkal is egybevetem. Munkám célja, hogy megmutassam limitált számítási kapacitással is lehetséges olyan mélytanuló neurális hálóstruktúrát építeni, amely képes a legösszetettebb szakirodalmi példákkal is felvenni a versenyt klasszifikáció és TPR mutató tekintetében. Az általam épített modellek közül a legpontosabb eljárás a konvolúciós réteggel rendelkező mélytanuló neurális háló lett, amely bináris kimenetel esetén 98,56%-os, kategorikus eredményváltozó esetén pedig 88%-os klasszifikációs pontosságra volt képes. TPR mutató tekintetében ez az érték 98% és 96% lett.