Academic Journal
Діагностика серцевих захворювань методами глибинного навчання
| العنوان: | Діагностика серцевих захворювань методами глибинного навчання |
|---|---|
| المؤلفون: | Ю. І. Петриняк, І. Б. Пірко |
| المصدر: | Науковий вісник НЛТУ України, Vol 34, Iss 7 (2024) |
| بيانات النشر: | Ukrainian National Forestry University, 2024. |
| سنة النشر: | 2024 |
| المجموعة: | LCC:Forestry |
| مصطلحات موضوعية: | штучні нейронні мережі, розпізнавання медичних зображень, аналіз медичних даних, діагностика серцевих патологій, Forestry, SD1-669.5 |
| الوصف: | Наведено результати дослідження, в якому розроблено та впроваджено моделі глибинного навчання для діагностики серцевих захворювань на підставі ехокардіографічних зображень. Проаналізовано сучасні методи діагностики, з'ясовано їхні обмеження та недоліки, що спонукало до пошуку нових підходів. Встановлено, що традиційні методи часто не забезпечують достатньої точності виявлення серцевих патологій, що може призводити до помилок у діагностиці пацієнта та його лікуванні. Досліджено можливості застосування штучного інтелекту, зокрема нейронних мереж, для автоматизації процесу аналізу ехокардіографічних зображень. Розроблено архітектуру нейронної мережі, яка продемонструвала високу ефективність у виявленні різних типів серцевих захворювань. Проведено порівняння нової моделі з традиційними методами, що підтвердило її переваги в точності сегментації та класифікації патологій. Введено алгоритми, які дають змогу значно підвищити чутливість і специфічність діагностики, що є важливим для своєчасного виявлення захворювань. Результати дослідження свідчать про те, що застосування розробленої моделі може істотно поліпшити якість медичних послуг, зменшуючи ризик помилок у діагностиці та підвищуючи ефективність лікування. Вказано на важливість інтеграції сучасних технологій у медичну практику, що відкриває нові можливості для раннього виявлення серцевих захворювань та покращення загального стану здоров'я населення. Результати дослідження можуть стати основою для подальших наукових розробок у цій галузі, а також для впровадження нових стандартів діагностики у клінічній практиці. Проаналізовано архітектуру нейронної мережі, досліджено вплив різних параметрів, таких як кількість епох і розмір партії на ефективність навчання. Наведені результати підтверджують переваги нової моделі над традиційними методами, а також обговорено потенційні напрями для подальших досліджень у цій сфері. Отримані результати демонструють значне покращення в діагностиці серцевих захворювань. |
| نوع الوثيقة: | article |
| وصف الملف: | electronic resource |
| اللغة: | English Polish Russian Ukrainian |
| تدمد: | 1994-7836 2519-2477 |
| Relation: | https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/2672; https://doaj.org/toc/1994-7836; https://doaj.org/toc/2519-2477 |
| DOI: | 10.36930/40340711 |
| URL الوصول: | https://doaj.org/article/70cfde5061ae454caa53ea06939462f1 |
| رقم الانضمام: | edsdoj.70cfde5061ae454caa53ea06939462f1 |
| قاعدة البيانات: | Directory of Open Access Journals |
| تدمد: | 19947836 25192477 |
|---|---|
| DOI: | 10.36930/40340711 |