Дипломная по ИИ: нейро-нечёткая система в медицине

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗРАБОТКИ ГИБРИДНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ АНАЛИЗА МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ 5
1.1. Особенности медицинских данных и проблемы их анализа интеллектуальными методами 5
1.2. Нечёткие модели и методы нечёткого вывода в задачах медицинской диагностики 10
1.3. Глубокие нейронные сети и их возможности для анализа медицинской информации 15
2. Методы и технологии разработки гибридных нейро-нечётких систем в медицине 22
2.1. Аналитические методы исследования и сравнительный обзор существующих систем ИИ в медицине 22
2.2. Методы сбора, подготовки и обработки медицинских данных для гибридных систем 25
2.3. Технологические платформы для реализации нейро-нечётких систем 30
3. Разработка гибридной системы искусственного интеллекта на основе нечётких моделей и глубоких нейронных сетей 37
3.1. Концептуальная архитектура и алгоритмы работы гибридной нейро-нечёткой системы 37
3.2. Реализация, тестирование и анализ эффективности разработанной системы на медицинских данных 45
Заключение 54
Список использованных источников 58
Приложение 62



ВВЕДЕНИЕ

Современное развитие медицины характеризуется стремительным увеличением объёма данных, связанных с диагностикой, лечением и мониторингом состояния пациентов. Медицинские данные становятся всё более разнообразными и сложными: они включают числовые показатели, результаты лабораторных исследований, данные инструментальной диагностики, текстовые записи врачей, изображения, временные ряды и многое другое. В условиях такой гетерогенности традиционные методы анализа информации оказываются недостаточно эффективными, что создаёт необходимость внедрения более продвинутых интеллектуальных технологий. Одним из наиболее перспективных направлений в данной области является разработка гибридных систем искусственного интеллекта, сочетающих методы нечёткой логики и глубокого обучения.Показать/скрыть дополнительное описание