Данная работа посвящена созданию трех нейросетей разной архитектуры для распознавания пневмонии и созданию одной нейросети для распознавания пневмонии и ковида. Предмет исследования – рентгеновские снимки с пневмонией, вызванной различными факторами. Метод: компьютерное моделирование. Цель работы – создать нейронные сети для распознавания пневмонии и covid-19, проанализировать полученные результаты. Задачи: 1. Провести аналитический обзор литературы в данной области. 2. Найти и сформировать наборы данных для обучения нейронных сетей. 3. Разработать нейронные сети для распознавания пневмонии и covid-19. 4. Предложить реализацию данных нейронных сетей в медучреждениях. Выводы: 1. Проведен анализ литературы и современных источников по данной теме. 2. Для осуществления данных задач в ходе данной исследовательской работы были найдены два набора данных рентгеновский снимков больных и здоровых людей. 3. Разработаны четыре нейросети, по первому набору данных три для распознавания пневмонии, по второму набору данных одна для распознавания пневмонии и ковида. 4. Проверена их работоспособность и рассмотрены возможные варианты применения.

This work is devoted to the creation of three neural networks of different architectures for the recognition of pneumonia and the creation of one neural network for the recognition of pneumonia and covid. The subject of the study is X–rays with pneumonia caused by various factors.Method: computer simulation. The aim of the work is to create neural networks for the recognition of pneumonia and covid–19, to analyze the results obtained. Tasks: 1. To conduct an analytical review of the literature in this field. 2. Find and generate datasets for training neural networks. 3. To develop neural networks for the recognition of pneumonia and covid-19. 4. To propose the implementation of these neural networks in medical institutions. Summary: 1. The analysis of literature and modern sources on this topic is carried out. 2. To carry out these tasks in the course of this research work, two data sets of X-ray images of sick and ill people were found. 3. Four neural networks have been developed, three for the recognition of pneumonia according to the first data set, one for the recognition of pneumonia and covid according to the second data set. 4. Their operability has been checked and possible applications have been considered.