Разработка трёхмерной сверточной нейронной сети с вниманием для обнаружения аневризм

Рассмотрен прототип трехмерной сверточной нейронной сети с блоком внимания, определяющей вероятность наличия признаков интракраниальных аневризм головного мозга в отдельном исследовании контрастной компьютерной томографии-ангиографии. Для обучения сети использовались данные контрастных компьютерной томографии-ангиографии в формате DICOM с содержанием интракраниальных аневризм и без них. Данные были разделены на тренировочное и валидационное подмножества в пропорции 65 и 35%, соответственно. С применением библиотек Keras и Tensorflow в среде программирования Python разработана модель трехмерной сверточной нейронной сети со входными данными размерности 192$\times$192$\times$128, состоящая из четырех слоев свертки с ядром размерности 3 и блока внимания на себя. Меткость, точность и полнота классификации на тестовой выборке достигли 96, 99 и 93%, соответственно, что превысило показатели известных ранее нейросетей.