Анализ медицинских изображений средствами искусственных нейронных сетей для предварительной постановки диагноза пациента

ВВЕДЕНИЕ 3
1. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В МЕДИЦИНСКИХ
ИССЛЕДОВАНИЯХ 5
1.1 Медицинское обоснование исследования 5
1.2 Основные принципы искусственных нейронных сетей 7
1.3 Реализация нейронных сетей на Python 14
2. МОДЕЛИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ
ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ КОЖНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ 20
2.1 Подготовка окружения 20
2.2 Подготовка данных 21
2.3 Программное решение 24
2.4 Результаты обучения нейронной сети 30
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 35
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 36
ПРИЛОЖЕНИЕ 37

Весь текст будет доступен после покупки

Исследования по предварительной диагностике кожных заболеваний с использованием искусственных нейронных сетей на основе медицинских изображений весьма актуальны и важны в области здравоохранения. Одной из ключевых проблем в области дерматологии является сложность и точность диагностики кожных заболеваний. Искусственный интеллект способен обрабатывать большой объем данных и извлекать сложные признаки, что делает его мощным инструментом для анализа медицинских изображений. Кроме того, данное исследование может значительно повысить доступность медицинской помощи, так как для предварительной диагностики пациенту будет достаточно сфотографировать беспокоящий его участок кожи.
Целью научно-исследовательской работы является разработка модели, основанной на применении искусственных нейронных сетей, для выполнения предварительной автоматизированной диагностики дерматологических заболеваний.
В рамках исследования можно выделить следующие задачи.
1. Сбор и подготовка данных. Задача состоит в сборе разнообразных и репрезентативных данных, представляющих из себя медицинские изображения кожных заболеваний, очистка данных от выбросов и их разделение на тренировочную и тестовую выборки.
2. Выбор и адаптация архитектуры нейронной сети. В рамках решения данной проблемы необходимо выбрать подходящую архитектуру нейронной сети, способную эффективно обрабатывать медицинские изображения кожных заболеваний. Для достижения наилучших результатов следует адаптировать выбранную архитектуру к конкретным требованиям и особенностям задачи.

Весь текст будет доступен после покупки

1. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В МЕДИЦИНСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
1.1 Медицинское обоснование исследования
Кожные заболевания входят в число наиболее распространенных заболеваний. Они охватывают все возрастные группы и имеют множество разновидностей. Их проявление охватывает множество участков кожи и может быть вызвано как внешними (механическая травматизация, укусы насекомых и т.д.), так и внутренними факторами (аллергическая реакция, инфекция и т.д.) Неврозы, различные болезни и сильный стресс также могут стать фактором риска для появления проблем с кожей. Для их появления, как правило, необходимо сочетание нескольких факторов, которые вместе способствуют наступлению патологического процесса. Например, известно, что микробные ассоциации, включая стафилококки, всегда присутствуют на коже человека, однако только в некоторых случаях вирулентность штаммов стафилококков достигает высокого уровня, что может привести к появлению такого заболевания как пиодермия. В целом, для развития патологии требуются и другие факторы, такие как снижение защитных функций кожи, а также некоторые внутренние соматические нарушения - недостаток витаминов, нарушения эндокринной системы и т.д.
Выявлены следующие причины возникновения кожных заболеваний:
1) неврологические отклонения;
2) нарушения работы эндокринной системы;
3) ослабление иммунитета, вызванное инфекционными заболеваниями или недостатком витаминов, сезонными факторами и другими;
4) нарушения работы внутренних органов, например, хронический
гайморит, кариес зубов и тонзиллит;
5) внешние факторы, такие как порезы, проколы, перегрев или
переохлаждение кожи, а также укусы насекомых, могут также послужить причиной заболевания;
6) грибковые инфекции могут возникнуть в результате ненадлежащего 5
соблюдения правил личной гигиены;
7) внутренние воспалительные процессы и недостаточно быстрый обмен веществ;
8) аллергия и наследственная предрасположенность также могут стать фактором риска.
Врачи могут определить многие кожные заболевания, основываясь только на визуальный осмотр. Полное обследование кожи включает осмотр кожи головы, ногтей и слизистых оболочек. Иногда врач использует ручную линзу или дерматоскоп для более точного просмотра проблемных участков. Характеристики, которые могут раскрыться, включают размер, форму, цвет и расположение аномалии, а также наличие или отсутствие других симптомов или признаков. Если простой визуальный осмотр кожи не дает врачу возможность диагностировать заболевание, существует множество тестов, которые могут выявить кожные заболевания.
Своевременная диагностика кожных заболеваний зачастую имеет решающее значение для здоровья, а в некоторых случаях для спасения жизни пациента.
Главной задачей современной дерматологии и медицины в целом является диагностика заболеваний с минимальным механическим вторжением в организм пациента. Неинвазивные методы диагностики кожи - это современный подход, который приобретает все большую популярность в медицине. Врачи и пациенты одинаково стремятся сохранить целостность органов, уменьшить болезненность и риски осложнений процедур. Это подталкивает к применению технологий, которые не нарушают естественный барьер организма, для диагностики и изучения кожи. К таким технологиям относится и использование искусственного интеллекта в предварительной диагностике.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Галушкин, А.И. Нейронные сети: основы теории. / А.И. Галушкин: - М.: РиС, 2022: - 496 с.
2. Гелиг, А. Х. Введение в математическую теорию обучаемых распознающих систем и нейронных сетей. Учебное пособие: моногр. / А.Х. Гелиг, А.С. Матвеев: - М.: Издательство СПбГУ, 2014: - 224 с.
3. Головко, В.А. От многослойных персептронов к нейронным сетям глубокого доверия: парадигмы обучения и применение. // В сб.: Нейроинформатика-2015. XVII Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием. Лекции по нейроинформатике, НИЯУ МИФИ, 2015: С. 47-84.
4. Исхакова, А. Ф. Применение искусственногоинтеллекта / А. Ф. Исхакова // Вестник современных исследований. 2018, № 9.3 (24): - С. 261-262.
5. Метрики сходства и расстояния для науки о данных и машинного обучения. [Электронный ресурс] // Мас?те learning mastery. URL:
https://www.machinelearningmastery.ru/similarity-and-distance-metrics-fordata- science-and-machine-learning-e5121b3956f8/, (дата обращения: 15.04.2023).

Весь текст будет доступен после покупки