Дослідження штучних нейронних мереж для розпізнавання образів в медичних системах

Abstract

У роботі проведено огляд сучасних архітектур нейронних мереж, таких як згорткові нейронні мережі (CNN), ResNet та Vision Transformers, для їхньої ефективності в задачах класифікації медичних зображень. Вивчено вплив параметрів, як-то кількість шарів та розмір ядра згортки, на точність розпізнавання патологій. Проведено аналіз методів підготовки даних та вибрані найбільш підходящі набори медичних зображень (рентгенівські знімки, МРТ) для тестування нейронних мереж. Розроблено тестову платформу для порівняння продуктивності обраних архітектур нейронних мереж на наборах даних з різними розмірами зображень. Проаналізовано результати тестування моделей на основі метрик точності, чутливості та специфічності, що дозволило виділити оптимальні архітектури для використання в медичних системах.