Чапалюк Б. В. Системи автоматичної медичної комп’ютерної дiагностики з використанням методiв штучного iнтелекту

Дисертаційне дослідження розглядає проблематику побудови систем автоматичної медичної комп’ютерної діагностики раку легень, що працюють з тривимірними медичними даними, такими як рентгенівська комп’ютерна томографія. Виконано аналіз сучасних методів штучного інтелекту для розроблення таких систем. У роботі показано, що найвищу точність діагностування можна досягти через використання глибинних нейронних мереж, які враховують тривимірну природу КТ знімку легень пацієнта. Проведений аналіз наявних рішень та експерименти показали, що найкращі результати показують багато-етапні тривимірні згорткові нейронні мережі та рекурентні нейронні мережі. Робота пропонує використання комбінованої структури нейронної мережі, що складається з двовимірної згорткової нейронної мережі та двонаправленої рекурентної нейронної мережі LSTM, де просторові залежності третьої осі тривимірних даних враховується рекурентною нейронною мережею. Також запропоновано механізм м’якої уваги, що дозволив підвищити ефективність навчання такої комбінованої структури та покращити точність роботи системи на більш ніж 8 %.