https://doi.org/10.35668/2520-6524-2026-1-11
Сучков Валентин Іванович — аспірант, Київський національний університет імені Тараса Шевченка, просп. Академіка Глушкова 4-д, м. Київ, Україна, 02000; valentysuchkov@gmail.com; ORCID: 0009-0006-7773-0660
МЕТОДИ ПОПЕРЕДНЬОГО ОБРОБЛЕННЯ РЕНТГЕН-ЗНІМКІВ ГРУДНОЇ КЛІТИНИ В ЗАДАЧІ КЛАСИФІКАЦІЇ
Резюме. У статті розглянуто застосування методів попереднього оброблення рентгенівських знімків грудної клітини в задачі автоматизованої класифікації медичних зображень. Попереднє оброблення є важливим етапом підготовки даних, оскільки характеристики вхідних зображень можуть суттєво впливати на ефективність навчання моделей штучного інтелекту та якість аналізу медичних зображень. У дослідженні проаналізовано різні підходи до попереднього оброблення зображень у задачі класифікації рентгенівських знімків за такими класами: COVID-19, пневмонія та відсутність захворювання. Зокрема розглянуто застосування фільтра Гауса, медіанного фільтра та методу адаптивного вирівнювання гістограми з обмеженням контрасту (CLAHE), які використовуються відповідно для згладжування шуму, збереження контурів і підвищення локального контрасту зображень. Результати дослідження підтверджують, що застосування методів попереднього оброблення підвищує ефективність класифікації рентгенівських зображень. Метод адаптивного вирівнювання гістограми з обмеженням контрасту продемонстрував найкращі результати класифікації під час проведених експериментів.
Ключові слова: згорткова нейронна мережа, попереднє оброблення даних, датасет, розпізнавання образів, штучний інтелект.
