Объект исследования – КТ изображения рака легкого. Цель работы – упрощение диагностики рака легких, для увеличения ее точности, путем извлечения признаков с КТ изображений с помощью радиомики и дальнейшей классификацией по стадиям Т, при использовании обученной нейросети. В результате исследования 95 снимков компьютерной томографии с раком легких были классифицированы на две группы по стадиям Т: Т1 и Т2. Метод определения стадии рака легких на КТ снимках, который описан в данной работе, состоит из следующих этапов: • Приобретение базы данных компьютерной томографии; • Предварительная обработка данных; • Извлечение и выбор признаков; • Классификация данных. После классификации из 95 компьютерные томограммы пациентов с раком легких, 50 имели стадию T1, а 45 - стадию T2. При подготовке к работе использовались открытые образовательные ресурсы и программы поиска и анализа информации. Не использовались средства автоматизации (автоматизированной) разработок. Применены программные обеспечение такие как: Matlab, Python.

The object of the study is CT images of lung cancer. The purpose of the work is to simplify the diagnosis of lung cancer, to increase its accuracy, by extracting features from CT images using radiomics and further classification by T stages, using a trained neural network. The 95 CT images with lung cancer were classified into two groups by T stage: T1 and T2. The method for determining the stage of lung cancer on CT scans, which is described in this paper, consists of the following steps: • Acquisition of a computed tomography database; • Pre-processing the data; • Extraction and selection of features; • Data classification. After classification, of the 95 CT scans of patients with lung cancer, 50 had stage T1 and 45 had stage T2. Open educational resources and information retrieval and analysis software were used in preparation for the work. Automated (automated) development tools were not used. Used software such as: Matlab, Python.