Реферат на тему "Реферат | Нейронные сети в рентгенографии перспективы и вызовы [ID 54743]"

Реферат на тему: Нейронные сети в рентгенографии перспективы и вызовы
Был выполнен в 2025 году и сдан на хорошо.
Оригинальность работы от 70% по версии антиплагиат ру.
Ниже выкладываю часть реферата в ознакомительных целях. Полный файл сможете скачать в личном кабинете после оплаты.

Описание работы

Тема: Нейронные сети в рентгенографии: перспективы и вызовы
Аннотация
Статья посвящена анализу применения нейронных сетей в рентгенографии и оценке перспектив их внедрения в медицинскую практику. Рассматриваются возможности использования алгоритмов глубокого обучения, в частности сверточных нейронных сетей (CNN), для повышения точности, чувствительности и скорости диагностики заболеваний лёгких, костной системы и других органов. Отмечается, что применение нейросетевых моделей позволяет достичь уровня точности до 95–98%, что делает искусственный интеллект эффективным инструментом поддержки принятия клинических решений. В то же время акцентируется внимание на существующих проблемах — сложности интерпретации решений ИИ, дефиците размеченных медицинских данных, необходимости соблюдения норм этики и защиты персональной информации. В заключении подчеркивается значение интеграции нейронных сетей в медицинские рентгенологические системы как важного шага в развитии цифрового здравоохранения и персонализированной диагностики.
Ключевые слова
нейронные сети, искусственный интеллект, рентгенография, диагностика, медицина, глубокое обучение, CNN, здравоохранение, интерпретируемость, этика

Введение
Применение технологий искусственного интеллекта в медицинской диагностике является одним из наиболее динамично развивающихся направлений современной науки. В последние годы наблюдается устойчивый рост интереса к использованию нейронных сетей при анализе изображений, полученных с помощью рентгенографии, компьютерной томографии и других методов визуализации. Развитие алгоритмов глубокого обучения позволило значительно повысить эффективность диагностики, снизить нагрузку на специалистов и минимизировать влияние человеческого фактора.
Рентгенография как метод медицинской визуализации занимает особое место благодаря своей доступности, быстроте проведения и информативности. Однако интерпретация рентгеновских снимков требует высокой квалификации и значительного опыта. Ошибки в диагностике нередко обусловлены субъективным восприятием, усталостью врача или низким качеством изображений. Использование нейронных сетей позволяет преодолеть эти ограничения, обеспечивая стабильный уровень анализа и поддержку принятия решений на основе объективных данных.

Современные достижения нейронных сетей в рентгенодиагностике
Технические и методологические вызовы
Перспективы развития и внедрения
Заключение

Список литературы
1. Esteva A., Robicquet A., Ramsundar B. et al. A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine. 2019. Vol. 25, No. 1. P. 24–29.
2. Lundervold A. S., Lundervold A. Deep learning for medical image analysis: A comprehensive overview. Computers in Biology and Medicine. 2019. Vol. 104. P. 103–113.
3. Rajpurkar P., Irvin J., Zhu K. et al. CheXNet: Radiologist-level pneumonia detection on chest X-rays with deep learning. arXiv preprint arXiv:1711.05225. 2017.
4. Litjens G., Kooi T., Bejnordi B. et al. A survey on deep learning in medical image analysis. Medical Image Analysis. 2017. Vol. 42. P. 60–88.
5. Трофимова Е. В., Морозов С. П. Искусственный интеллект в лучевой диагностике: возможности и ограничения. Радиология – практика. 2023. № 2. С. 5–12.