Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0224U000943, 0120U000437 , Науково-дослідна робота Назва роботи 1."Розробити технологію цифрової обробки променево-діагностичних зображень на основі елементів штучного інтелекту при дифузній патології печінки у хворих різних вікових груп". Назва етапу роботи Керівник роботи Дикан І.М., Тарасюк Б.А., Дата реєстрації 15-01-2024 Організація виконавець ДУ "Інститут ядерної медицини та променевої діагностики Національної академії медичних наук України" Опис етапу  Об’єкт дослідження – діти та дорослі з дифузною патологією печінки Мета роботи: розробити комп’ютерні алгоритми обробки радіологічних зображень з використанням елементів штучного інтелекту , виділити найбільш інформативні показники, що характеризують патологічні зміни. Методи дослідження – ультразвукові у сірій шкалі на приладі «Aplio-500» (Toshiba) , математична обробка зображень у В-режимі. Об’єктом дослідження є діти та дорослі із ДЗП (60 пацієнтів дитячого віку та 140 дорослих пацієнтів). Група порівняння склала 55 дітей і 45 дорослих. Результати дослідження. Розроблено селективні алгоритми щодо формування ансамблів інформативних ознак, призначених для застосування при машинному навчанні класифікаційних алгоритмів з метою розрізнення зображень нормальної та патологічно зміненої печінки, на основі ультразвукових зображень у «сірій шкалі» також найвищу ефективність у визначенні стадій фіброзу продемонструвала в ультразвукових зображеннях печінки по семи моделях логістична регресія. Розроблено з використанням штучного інтелекту, ряд аналітичних та мережеподібних (ліси) класифікаційних моделей для вирішення задачі диференціації норми та патології при хронічних дифузних захворюваннях печінки.Доведено, що найбільш ефективною була класифікація бінаризованих зображень, при застосуванні якої точність діагностики коливалась від виду ультразвукового датчика від 75.7% (конвекс) до 98.4% («посилений» лінійний), чутливість від 0.817 (конвекс) до 1 («посилений» лінійний) та специфічність від 0.703 (конвекс) до 0.914 («посилений» лінійний). Таким чином, логістична регресія була обрана як основний алгоритм для системи підтримки прийняття діагностичних рішень. Опис продукції Автори роботи Андрущенко Ірина Вікторівна Бабенко Віталій Олександрович Глазовська Ірина Іванівна Гордієнко Кирил Петрович Гурандо Андрій В'ячеславович Диба Марина Борисівна Коробко Віктор Федорович Круглий В'ячеслав Володимирович Омельченко Олексій Миколайович Солодущенко Володимир В'ячеславович Додано в НРАТ 2024-01-15 Закрити