Курсовая работа: Разработка и эксперименты, анализ результатов и выводы​

Содержание

Содержание......................................................................................................... 1
Введение.............................................................................................................. 2
Глава 1. Применение нейросетей в улучшении медицинской диагностики........ 3
1.1. Введение в нейросети................................................................................. 3
1.2. Применение нейросетей в медицинской диагностике................................... 4
Глава 2. Обзор алгоритмов машинного обучения и их применение в медицинской диагностике 7
2.1. Характеристика выбранной медицинской задачи......................................... 7
2.2. Нейронные сети в медицинской диагностике............................................... 9
2.3. Выбор оптимальной нейросети.................................................................. 13
Глава 3. Разработка и эксперименты, анализ результатов и выводы............... 18
3.1. Описание экспериментальной схемы......................................................... 18
3.2. Разработка и обучение модели................................................................... 22
3.3. Анализ результатов и выводы.................................................................... 26
Заключение........................................................................................................ 31
Список литературы........................................................................................... 32

Введение

Современная медицинская диагностика сталкивается с вызовами, включая недостаточную точность, вариабельность результатов и длительность процессов. Несмотря на значительные достижения, врачи сталкиваются с трудностями в диагностике редких заболеваний и случаев, где человеческий фактор может быть ограничен.
Целью представленного исследования является систематическое улучшение качества медицинской диагностики с применением комплексного подхода к данной проблеме. В рамках данной цели выдвигаются несколько ключевых задач, направленных на оптимизацию процесса диагностики и повышение точности получаемых результатов.
В первую очередь, акцентируется внимание на выборе и разработке оптимальных алгоритмов машинного обучения. Наша группа исследователей предпринимает анализ различных методов, охватывая как классические техники машинного обучения, так и передовые технологии. Цель состоит в выявлении наилучшего подхода, специализированного