Нейромережеві технології в медичній діагностиці легеневих захворювань

Abstract

У роботі досліджено ефективність нейромережевих моделей для автоматизованої діагностики легеневих захворювань з використанням сучасних алгоритмів штучного інтелекту. Проаналізовано актуальні підходи до застосування нейронних мереж у медичній практиці, зокрема методи класифікації та сегментації медичних зображень, які базуються на згорткових нейронних мережах (CNN) та їх модифікаціях. Вивчено механізми роботи алгоритмів, що використовуються для аналізу структурних змін у тканинах легень, зокрема виявлення аномалій, таких як пневмонія, туберкульоз та інші патологічні процеси. Особливу увагу приділено методам попередньої обробки медичних зображень, які забезпечують високу якість вхідних даних для навчання моделей. Проаналізовано також методи аугментації, які дозволяють збільшити обсяг та різноманітність навчальних даних, покращуючи тим самим узагальнюючі здібності моделей. Досліджено техніки навчання нейромереж, включаючи перенавчання, використання попередньо навчених моделей, а також їх адаптацію для медичних задач. Результати дослідження включають створення інструменту підтримки прийняття рішень для лікарів, який підвищує якість діагностики легеневих за- хворювань. Було розроблено методику класифікації патологій на рентгенівських знімках, що базується на специфічних особливостях медичних даних. Впровадження цих технологій дозволить автоматизувати діагностичні процеси, знизити навантаження на лікарів і підвищити точність діагностування. Практичне значення роботи полягає у вдосконаленні процесу медичної діагностики через використання нейромережевих технологій, що сприятиме покращенню медичних послуг, зокрема у віддалених регіонах.