Данная исследовательская работа посвящена проблеме классификации патологий на снимках компьютерной томо!рафии почек с использованием глубоких нейронных сетей, которая анализирует не только бинарную классификацию типа «норма/патология», но и сложные вопросы дифференциальной диагностики между патологиями. В работе также предложен комбинаторный подход к классификации патологий, в котором показано, что первоначально постановка общего диагноза с использованием четырехфакторной модели классификации, а в сомнительных случаях дополнительное обследование с использованием бинарных или тернарных моделей, приемлемо для клинической практики.

В работе анализируются историческое развитие, принципы работы и современные подходы к технологиям формирования рентгеновских изображений. В основном это касается технологий от традиционных методов рентгеновской визуализации до современных систем, интегрированных с искусственным интеллектом. В работе также анализируются преимущества и недостатки рентгеновских систем, и эта информация служит важным ресурсом для медицинских работников и научных исследователей.