Публікація:
Методи підвищення інтерпретованості (Explainable AI) гібридних нейромережевих моделей у задачах клінічної діагностики

Проста сторінка документа
dc.contributor.authorТерехов, М. В.
dc.date.accessioned2026-06-28T06:38:34Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractРоботу присвячено актуальній проблемі сучасної біомедичної інженерії — підвищенню прозорості та інтерпретованості рішень гібридних нейромережевих моделей, які використовуються в системах підтримки прийняття медичних рішень. Автор розглядає проблему «чорного ящика», через яку лікарі не можуть повноцінно довіряти прогнозам багатошарових моделей, оскільки не бачать логіки їх формування, що суперечить принципам доказової медицини
dc.identifier.citationТерехов М. В. Методи підвищення інтерпретованості (Explainable AI) гібридних нейромережевих моделей у задачах клінічної діагностики // Електроенергетика, електромеханіка та технології в АПК: наукові пошуки молоді : тези доповідей IV Всеукраїнської науково-практичної конференції, 8 квітня 2026 р. – Харків : ДБТУ, 2026. – С. 195.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/35153
dc.language.isouk
dc.publisherДБТУ
dc.subjectклінічна діагностика
dc.subjectпроблема «чорного ящика»
dc.subjectбіомедичні сигнали (ЕКГ, ЕЕГ)
dc.subjectалгоритм Grad-CAM
dc.subjectметод SHAP
dc.subjectалгоритм LIME
dc.titleМетоди підвищення інтерпретованості (Explainable AI) гібридних нейромережевих моделей у задачах клінічної діагностики
dc.typeConference proceedings
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакунок

Зараз показано 1 - 1 з 1
Зображення мініатюри
Назва:
terehov.pdf
Розмір:
574.88 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Пакунок ліцензії

Зараз показано 1 - 1 з 1
Зображення мініатюри
Назва:
license.txt
Розмір:
10.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Колекції

Кафедра біомедичної інженерії (БМІ)