Detection of lung pathology using the fractal method

Currently, the detection of pathology of lung cavities and their digitalization is one of the urgent problems of the healthcare industry in Kazakhstan. In this paper, the method of fractal analysis was considered to solve the task set. Diagnosis of lung pathology based on fractal analysis is an actively developing area of medical research. Conducted experiments on a set of clinical data confirm the effectiveness of the proposed methodology. The results obtained show that fractal analysis can be a useful tool for early detection of lung pathologies. It allows you to detect even minor changes in the structure and texture of lung tissues, which may not be obvious during visual analysis. The article deals with images of pathology of the pulmonary cavity, taken from an open data source. Based on the analysis of fractal objects, they were pre-assembled. Software algorithms for the operation of the information system for screening diagnostics have been developed. Based on the information contained in the fractal image of the lungs, mathematical models have been developed to create a diagnostic rule. A reference set of information features has been created that allows you to create algorithms for diagnosing the lungs: healthy and with pathologies of tuberculosis.

Detection of chest pathologies using autocorrelation functions

An important feature of image analysis is texture, seen in all images, from aerial and satellite images to microscopic images in biomedical research. A chest X-ray is the most common and effective method for diagnosing severe lung diseases such as cancer, pneumonia, and tuberculosis. The lungs are the largest X-ray object. The correct separation of the shapes and sizes of the contours of the lungs is an important reason for diagnosis, because of which an intelligent information environment can be created. Despite the use of X-rays, to identify the diagnosis, there is a chance that the disease will not be detected. In this sense, there is a risk of development, which may be fatal. The article deals with the problems of pneumonia clustering using the autocorrelation function to obtain the most accurate result. This provides a reliable tool for diagnosing lung radiographs. Image pre-processing and data shaping play an important role in revealing a well-functioning basis of the nervous system. Therefore, images from two classes were selected for the task: healthy and with pneumonia. This paper demonstrates the applicability of the autocorrelation function for highlighting interest in lung radiographs based on the fineness of textural features and k-means extraction

Ontology engineering of automatic text processing methods

Currently, ontologies are recognized as the most effective means of formalizing and systematizing knowledge and data in scientific subject area (SSA). Practice has shown that using ontology design patterns is effective in developing the ontology of scientific subject areas. This is due to the fact that scientific subject areas ontology, as a rule, contains a large number of typical fragments that are well described by patterns of ontology design. In the paper, we present an approach to ontology engineering of automatic text processing methods based on ontology design patterns. In order to get an ontology that would describe automatic text processing sufficiently fully, it is required to process a large number of scientific publications and information resources containing information from modeling area. It is possible to facilitate and speed up the process of updating ontology with information from such sources by using lexical and syntactic patterns of ontology design. Our ontology of automatic text processing will become the conceptual basis of an intelligent information resource on modern methods of automatic text processing, which will provide systematization of all information on these methods, its integration into a single information space, convenient navigation through it, as well as meaningful access to it

Застосування математичних методів і алгоритмів машинного навчання для класифікації рентгенівських зображень

The relevance of the topic, in particular, if to take one of the information flows, whether it is the action of a human factor or a specific object, then it is true that special processing of the machine learning language and automatic information output significantly optimize human life. With the help of neural networks and their chest radiography is one of the most accessible radiological studies for screening and diagnosis of many lung diseases a special machine learning language is to study the flow of information about it and the same object in real time using neural networks. The article describes the terminology of the problem of X-ray recognition using machine learning methods and algorithms, examines the relevance of the problem, and analyzes the current state of the problem in the field of X-ray recognition. The aspects of the problem being solved, identified during the analysis, in the form of solved problems, approaches, methods, information technologies used, tools and software solutions to the problem are noted The paper is devoted to the description of a modified method of fuzzy clustering of halftone images, which at each iteration performs a dynamic transformation of the source data based on a singular decomposition with automatic selection of the most significant columns of the matrix of left singular vectors. The results of experimental studies were obtained by processing X-ray images. As a result of testing a neural network model, in the output layer of which a sigmoidal activation function was used to activate neurons, and an algorithm was used as an optimization method, the best values of accuracy and completeness were obtained: accuracy – 94.2 During testing, the neural network showed an accuracy of pneumonia recognition equal to 94,27 %Актуальність теми, зокрема, якщо взяти один із інформаційних потоків, чи то дія людського фактора чи конкретного об'єкта, то правдивим стає факт, що спеціальна обробка мови машинного навчання та автоматичне виведення інформації значно оптимізують людське життя. За допомогою нейронних мереж та їх рентгенографії органів грудної клітки — одного з найдоступніших рентгенологічних досліджень для скринінгу та діагностики багатьох захворювань легень — спеціальна мова машинного навчання дозволяє вивчати потоки інформації про нього і той самий об'єкт у режимі реального часу за допомогою нейронних мереж. . У статті описано термінологію проблеми розпізнавання рентгенівських знімків з використанням методів та алгоритмів машинного навчання, розглянуто актуальність проблеми, а також проаналізовано сучасний стан проблеми в галузі розпізнавання рентгенівських знімків. Наголошуються аспекти розв'язуваної проблеми, виявлені в ході аналізу, у вигляді розв'язуваних завдань, підходів, методів, що використовуються інформаційних технологій, інструментів та програмних рішень проблеми. Стаття присвячена опису модифікованого методу нечіткої кластеризації напівтонових зображень, що на кожній ітерації виконує динамічне перетворення вихідних даних на основі сингулярної декомпозиції з автоматичним виділенням найбільш значних стовпців матриці лівих сингулярних векторів. Результати експериментальних досліджень було отримано шляхом обробки рентгенівських зображень. В результаті тестування моделі нейронної мережі, у вихідному шарі якої для активації нейронів використовувалася сигмоїдальна функція активації, а як метод оптимізації – алгоритм, були отримані найкращі значення точності та повноти: точність – 94,2. Під час тестування нейромережа показала точність розпізнавання пневмонії, що дорівнює 94,27