ВЕСТНИК ВОРОНЕЖСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

В статье предлагается метод оценки результатов детектирования и классификации объектов на медицинских изображениях, полученных по результатам компьютерной томографии внутренних органов человека нейросетью архитектуры YOLO, содержащий алгоритм и математические модели нечеткой оценки. Разработанные алгоритм и модели позволяют классифицировать объекты в зависимости от их расположения и проекции изображения, автоматизировать и сократить время диагностирования заболевания, перейти от оценки двумерных изображений к сборке и оценке трехмерных объектов, повысить точность оценки параметров объектов, снизить риски неправильных хирургических решений при планировании и проведении операций. Предложенные алгоритм и модели были реализованы в прототипе системы поддержки принятия врачебных решений в хирургии и урологии с использованием технологий компьютерного зрения в составе программных модулей по детектированию объектов и расчету параметров объектов. Представленный метод оценки результатов детектирования и классификации объектов на медицинских изображениях показал высокую эффективность.

В данной обзорной статье представлен анализ основных направлений исследований по теме классификация объектов на изображении методами компьютерного зрения. Методы компьютерного зрения позволяют автоматизировать процесс выделения семантического смысла из изображений. Под классификацией объектов на изображении понимается локализация объектов, интересующих исследователя, и соотнесение их с определенным классом. Актуальность данной темы закреплена в государственной программе: национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Так же в статье приведена статистика публикационной активности научных авторов по теме «компьютерное зрение», которая показывает актуальность данного направления. Работа имеет следующую структуру: во введении статьи приведены различные статистики, отражающие актуальность темы. Далее приведен обзор научных исследований посвященных решению прикладных аспектов задачи классификации объектов на изображении в различных областях человеческой деятельности. Основной упор сделан на следующие прикладные области: медицина, промышленность, безопасность, транспорт и военное дело. Далее приведен анализ методов, которые используются для решения задачи классификации объектов на изображении. Автор выделяет две группы методов: классические и нейросетевые методы. Под классическими алгоритмами и методами понимается подход к решению задачи классификации объектов на изображении, в котором не используются искусственные нейронные сети. Выводы. Тема исследования на сегодня является актуальной, что подтверждено статистикой и государственными программами. Для классических методов выявлены следующие недостатки: для каждой новой прикладной задачи требуется построение алгоритма ее решения, трудоемкость выделения значимых признаков и неустойчивость при работе с определенными видами данных. Для нейросетевых методов основным недостатком является зависимость конечной модели от качества набора данных, на котором она обучается.