ChUQUR O‘RGANISh YORDAMIDA RENTGEN TASVIRLARIDA YELKA BO‘G‘IMI SINIShLARINI ANIQLAShNING INTELLEKTUAL TIZIMI

Mualliflar

  • Uteuliev Nietbay Uteulievich

    Nukus davlat texnika universiteti

  • Djaykov Gafur Muratbaevich

    Nukus davlat texnika universiteti

  • Artikbaev Javlonbek Ziyatbay o‘g‘li

    Nukus davlat texnika universiteti

  • Sagidullaev Nursultan Ibadullaevich

    Tashkent University of Information Technology image/svg+xml

Kalit so‘zlar: глубокое обучение, EfficientNet, рентгенография, переломы, MURA, классификация

Annotatsiya

В статье разработана модель автоматического выявления переломов плечевого сустава на рентгенографических изображениях с использованием архитектуры EfficientNet-B0. Обучение выполнено на подвыборке XR_SHOULDER датасета MURA. Достигнута точность около 80%, что подтверждает эффективность предложенного подхода.

Foydalanilgan adabiyotlar

1. Chung S. W. et al. Automated detection and classification of the proximal humerus fracture by using deep learning algorithm. // Acta orthopaedica. Т. 89, №4, 2018. – С. 468-473.

2. Sperling Jr J. W. et al. A deep learning algorithm to detect proximal humerus fractures on radiographs. // JSES Reviews, Reports and Techniques, 2025.

3. Lundervold A.S., Lundervold A. An overview of deep learning in medical imaging focusing on MRI and X-ray. // Zeitschrift für Medizinische Physik. Vol. 29, №2, 2019. – P. 102-127.

4. Esteva A. et al. A guide to deep learning in healthcare. // Nature medicine. Т. 25, №1, 2019. – С. 24-29.

5. Tan M., Le Q. Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks. // International conference on machine learning. PMLR, 2019. – С. 6105-6114.

6. Zech J.R. et al. Variable generalization performance of a deep learning model to detect pneumonia in chest radiographs: a cross-sectional study. // PLoS medicine. Т. 15, №11, 2018. – С. e1002683.