Разработка нейросетевых алгоритмов для автоматизации медико-биологических исследований

• Автор: Шеожев, Альберт Мухамедович
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Нальчик
• Количество страниц: 137 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение

1 Аналитический обзор

1.1 Устройство и принципы работы нейронной сети.

1.2 Обучение нейронной сети.

1.3 Применение нейронных сетей в задачах медицинской диагностики

1.4 Выводы.

2 Основные понятия и общая постановка задачи

2.1 Основные понятия и определения .

2.2 Постановка задачи медицинской диагностики

2.3 Модель развернутой медицинской диагностики.

2.3.1 Исходные данные
2.3.2 Постановка задачи
2.3.3 Общая схема построения решающих правил
2.4 Архитектура нейросетевой диагностической системы
2.5 Требования к алгоритмам и программным модулям нейросетевой диагностической системы.
2.6 Этапы построения нейросетевой диагностической системы .
2.7 Выводы
3 Методы построения обучающих и контрольных выборок
3.1 Методы кодирования признаков
3.2 Метод алгоритмизации медицинского исследования и его использование для многозначного кодирования признаков .
3.2.1 Алгоритмизация медицинского исследования
3.2.2 Интерпретация метода алгоритмизации медицинского
исследования в терминах нейронных сетей
3.3 Представление информации на естественном языке и в терминах бинарных и многозначных предикатовпризнаков .
3.4 Эвристические методы построения обучающих и контрольных выборок.
3.5 Выводы.
4 Нейросетевые модели и алгоритмы для решения задач медицинской диагностики
4.1 Методы синтеза многозначных нейронных сетей полиномиального типа
4.1.1 Математические модели нейроэлементов .
4.1.2 Постановка задачи алгоритмического синтеза нейронной сети
4.1.3 Конструктивный метод синтеза и обучения нейронной
4.1.4 Математические модели нейронных сетей, описываемых алгебраическими полиномами
4.1.5 Модификация метода синтеза и обучения нейронной
4.2 Методы построения коллективов нейронных сетей
4.2.1 Методы построения комитета нейросетевых алгоритмов 4.2.2 Конструктивный метод построения семейств мажоритарно корректных алгоритмов
4.3 Синтез нейросетевых архитектур по многозначному дереву
решений
4.3.1 Исходные данные.
4.3.2 Логическая структура дерева решений.
4.3.3 Постановка задачи синтеза нейронной сети но многозначному дереву решений
4.3.4 Синтез нейронной сети по дереву решений.
4.3.5 Сложность нейронной сети
4.3.6 Реализация нейронной сети на стандартных элементах 4.3.7 Алгоритм синтеза нейронной сети но многозначному
дереву решений.
4.4 Выводы.
5 Компьютерное моделирование и экспериментальные резуль
5.1 Нейросетевая диагностика хронических гастритов.
5.1.1 Постановка задачи диагностики хронических гастритов 5.1.2 Использование методов алгоритмизации медицинского исследования для выделения и кодирования признаков в задаче диагностики хронических гастритов .
5.1.3 Эксперименты по построению нейронных сетей для
диагностики хронического гастрита
5.2 Компьютерная реализация
5.2.1 Библиотека функций для работы с полиномиальными
нейронными сетями .
5.2.2 Программный комплекс i
5.3 Выводы
Заключепие
Литература


Анализ существующих методов синтеза и обучения нейронных сетей и их применения для решения зачач медицинской диагностики и прогнозирования. Разработка методов целочисленного кодирования входной информации для нейронных сетей полиномиального типа. Модификация конструктивных методов синтеза и обучения нейронных сетей для решения медикобиологических задач. Разработка методов повышения качества и устойчивости функционирования нейронных сетей полиномиального типа. Разработка мегодов преобразования уже имеющихся знаний в логическом, древовидном и др. Применение разработанных методов для решения задачи диагностики хронических гастритов по материалам гастробиопсий. Методы исследования. В диссертации используются методы теории нейронных сетей, теории распознавания образов, искусственного интеллекта, теории чисел, теории графов, средства моделирования на ЭВМ и объектноориентированного программирования. Научная новизна. Рассмотрена новая постановка задачи медицинской диагностики задача развернутой медицинской диагностики и предложена общая схема построения решающих правил. Предложен метод многозначного кодирования признаков в задаче развернутой медицинской диагностики. Разработаны новые методы построения коллективов нейросетевых алгоритмов, принимающих решение методом голосования. Разработаны методы и алгоритмы синтеза нейросетевых архитектур полиномиального типа по многозначному дереву решений. Разработан программный комплекс для автоматизированной диагностики хронических гастритов. Практическая и теоретическая ценность. Методы и алгоритмы, разработанные в диссертационной работе, успешно использовались и могут найти применение для построения высокоэффективных нейросетевых решающих правил в задачах медицинской диагностики и смежных областях. Методы построения коллективов нейросетевых алгоритмов позволяют повысить качество принимаемых диагностических решений. Практическая ценность подтверждается тем, что исследования по теме диссертации были поддержаны грантами РФФИ Л 2 Конструктивное обучение сигмапи нейронных сетей и мультисетей распознавания и классификации и X9 9а Корректные и квазикорректные алгебраические сигмапи расширения некорректных распознающих ал
горитмов часть результатов диссертации была получена в рамках проекта 1 Конструктивные алгоритмы адаптивного синтеза и оптимизации иерархических сигмапи нейронных сетей и их применение 6го конкурсаэкспертизы молодых ученых РАН и Государственного контракта X 1ООООМН5О5ОЗО Исследование моделей логикоалгебраических сигмапи сетей и дискретных эволюционных процессов программа фундаментальных исследований Отделения математических наук РАН Алгебраические и комбинаторные методы математической кибернетики. Реализация результатов работы. Разработанные в диссертационной работе методы и алгоритмы легли в основу программного комплекса Саа, предназначенного для автоматизированной диагностики хронически х гастритов на основе данных гистологического исследования биоптатов слизистой оболочки желудка. Программный комплекс внедрен в научноисследовательскую и учебную деятельность Международного центра астрономических и медикоэкологических исследований Российской академии наук. Апробация работы. Результаты диссертации по мере их получения докладывались и обсуждались на заседаниях семинара по современному анализу, информатике и физике НИИ прикладной математики и автоматизации КБНЦ РАН, ежегодной Всероссийской научнотехнической конференции Нейроинформатика Москтва, МИФИ, , , , гг. СанктПетербургском симпозиуме по теории адаптивных систем 8РА8 СанктПетербург, г. IV Всероссийском симпозиуме Математическое моделирование и компьютерные технологии Кисловодск,
г. Первой международной конференции по мехатронике и робототехнике МиР СанктПетербург, г. Международном симпозиуме Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия СанктПетербург, г. Международной научной конференции Интеллектуализация обработки информации Алушта, г. Международной конференции Нелокальные краевые задачи и родственные проблемы математической биологии, информатики и физики Нальчик, г. Публикации. Основные результаты работы опубликованы в работах .