Інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень в задачах медичної діагностики

Содержание

Слайд 2

ОБ’ЄКТ ДОСЛІДЖЕННЯ

медична система що повинна покращити результати лікарської діагностики за допомогою алгоритмів

ОБ’ЄКТ ДОСЛІДЖЕННЯ медична система що повинна покращити результати лікарської діагностики за допомогою
постановки діагнозу

ПРЕДМЕТ ДОСЛІДЖЕННЯ

комплекс теоретичних, методологічних та практичних проблем побудови інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень в задачах медичної діагностики.

Слайд 3

АКТУАЛЬНІСТЬ

Джерело – центр по контролю і профілактиці захворювань США.

АКТУАЛЬНІСТЬ Джерело – центр по контролю і профілактиці захворювань США.

Слайд 4

ІСНУЮЧІ АНАЛОГИ

что болит

homeopath-expert

simptomus

ІСНУЮЧІ АНАЛОГИ что болит homeopath-expert simptomus

Слайд 5

ПОСТАВЛЕНІ ЗАДАЧІ

розробка математичної моделі СППРЛ;
формування списку різних варіантів діагностики;
розробка алгоритму обробки зображень

ПОСТАВЛЕНІ ЗАДАЧІ розробка математичної моделі СППРЛ; формування списку різних варіантів діагностики; розробка
отримання діагностично значимих параметрів для діагностування пухлинного процесу ;
розробка веб-сайту підтримки прийняття діагностичних рішень лікарем.

Слайд 6

СТЕК ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ РЕАЛІЗАЦІЇ

HTML/CSS
Java Script
jQuery
jsTree
MySQL
Python
TensorFlow
Keras

СТЕК ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ РЕАЛІЗАЦІЇ HTML/CSS Java Script jQuery jsTree MySQL Python TensorFlow Keras

Слайд 7

ТИПИ МОДЕЛЕЙ СТВОРЕННЯ ТЕХНОЛОГІЙ СППРЛ

Продукційні моделі;
Семантичні мережі;
Дерева рішень;

ТИПИ МОДЕЛЕЙ СТВОРЕННЯ ТЕХНОЛОГІЙ СППРЛ Продукційні моделі; Семантичні мережі; Дерева рішень;

Слайд 8

ВИКОРИСТАННЯ ЗНМ

ВИКОРИСТАННЯ ЗНМ

Слайд 9

НАБІР ДАНИХ СIFAR-10

Результати точності класифікації:
Дані, на яких проводилось навчання 78%
На перевірочній вибірці

НАБІР ДАНИХ СIFAR-10 Результати точності класифікації: Дані, на яких проводилось навчання 78%
77%
Тестові дані, що не бачила мережа 76%

Слайд 10

ПРОБЛЕМА ПЕРЕНАВЧАННЯ ТА ТЕХНІКА DROPOUT

Проблема перенавчання в згорткових нейронних мережах;
Нейрони на спільне

ПРОБЛЕМА ПЕРЕНАВЧАННЯ ТА ТЕХНІКА DROPOUT Проблема перенавчання в згорткових нейронних мережах; Нейрони
виділення необхідних ознак;
Враховуються особливості певної вибірки.
Техніка Dropout
При представленні кожного об’єкту навчання, нейрони із заданою ймовірністю відключаються;
Нейрони, що залишилися, навчаються розпізнавати необхідні ознаки без участі сусідніх.

Слайд 11

ВИСНОВКИ
Розроблено структуру інтелектуальної системи діагностики, яка включає підсистему обробки зображень і підсистему

ВИСНОВКИ Розроблено структуру інтелектуальної системи діагностики, яка включає підсистему обробки зображень і
підтримки прийняття рішень;
Підсистема обробки зображень реалізована на основі використання ЗНМ;
підсистема підтримки прийняття рішень, що створена на основі: семантичних мереж, дерев рішень та продукційних моделей дає можливість об’єктивно і з високою швидкістю встановити правильний діагноз;
Реалізовано веб-додаток підтримки прийняття рішень лікарем, для полегшення процесу прийняття рішення діагностики та лікування захворювань;
По темі дисертаційної роботи було опубліковано наукову статтю у журналі, який включено до переліку наукових фахових видань України з технічних наук.