Самообучающиеся нейросетевые экспертные системы в медицине теория, методология, инструментарий, внедрение — страница 8

  • Просмотров 25195
  • Скачиваний 1013
  • Размер файла 50
    Кб

моделирующие распространение сигналов по нейронам и синапсам нервной системы. Существует достаточно большой набор архитектур и метаалгоритмов функционирования нейронных сетей, при этом задачи, решаемые современной нейроинформатикой, в большинстве случаев требуют подгонки архитектуры и алгоритмов обучения нейросетей под определенный класс задач или даже конкретную задачу. Поэтому, разработка универсальной тех-нологии

создания медицинских экспертных систем, включающей оптимизацию архитектур и метаалгоритмов функционирования нейронных сетей, теоретические и методологические основы функционирования нейросетей при работе с медико-биологической информацией, является актуальной задачей. Цель исследования. Разработка теории и методологии создания медицинских самообучающихся нейросетевых экспертных систем принятия решений, диагностики и

прогнозирования для практического здравоохранения, медико-биологических научных исследований; создание и внедрение в практику приложений. Задачи исследования. Изучение свойств и поведения нейронных сетей при решении задач, связанных с медико-биологическими па-раметрами;   Оптимизация структуры и параметров нейронных сетей для решения задач медицинской диагностики и про-гнозирования;   Разработка методов оценки

информативности медико-биологических параметров нейронными сетями;   Создание универсальной компьютерной программной среды (инструментария) для разработки самообучаю-щихся медицинских экспертных систем;   Создание и внедрение нейросетевых экспертных систем медицинской диагностики, прогнозирования и приня-тия решений.   Структура (архитектура) искусственных нейронных сетей, состоящих из большого числа простых

элемен-тов (нейронов -чувствительных и моторных) и межнейронных связей (синапсов), похожа (конечно, в очень упрощенном виде) на структуру нервной системы. При функционировании искусственной нейронной сети также моделируются базовые процессы, происходящие в нервной системе -поступление информации из внешнего мира в нейросеть, обмен нейронов сигналами через синапсы, вывод информации из нейросети во внешний мир. Задачи

медицинской диагностики и прогнозирования не имеют четких (явных) алгоритмов решения. В условия таких задач входит большое число сложно комбинирующихся факторов. Способ решения этих задач человеком лишь в малой степени основан на четких правилах. В основном используется опыт (явная или неявная память о предыдущих ситуациях), подразумевающий правильное решение не только в случае повторения ситуа-ции, но и при возникновении