Table | Card | RUSMARC | |
Allowed Actions: –
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
В данной диссертационной работе описано создание трех модель машинного обучения, включающие в себя две модели нейронных сетей и RandomForest. Эти модели были настроены на работу с медицинскими данными. Они дают возможность предсказывать некий параметр исходя из ряда существующих признаков, описанных в работе. Методы машинного обучения применяются к крупным наборам данных записей пациентов и путем анализа предыдущих случаев могут предложить предсказания наиболее подходящего лечения для пациента с определенными особенностями за короткое время. Конкретно, этот проект рассматривает анонимный набор данных для пациентов с раком молочной железы (с и без сердечно-сосудистых заболеваний) и предлагает разные модели и, следовательно, прогнозы по тем же данным. Проект исследует комбинацию методов машинного обучения, включая различные нейронные сети и случайный лес. Цель состоит в том, чтобы найти наиболее подходящую технику для данного набора данных и для нашего исследовательского вопроса.
Document access rights
Network | User group | Action | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All | |||||
Internet | Authorized users SPbPU | |||||
Internet | Anonymous |
Table of Contents
- Введение
- Глава 1. Задачи и методы нейросетевого анализа медицинских данных
- Общие сведения о диагностике раковых заболеваний
- Классификация методов машинного обучения
- Применение искусственного интеллекта в медицине
- Обучение нейронных сетей с учителем
- Методы обучения нейронных сетей на деревьях решений
- Многослойные нейронные сети
- Сверточные нейронные сети
- Выводы
- Глава 2. Описание медицинских данных
- Классификация медицинских данных
- Общий анализ медицинских данных
- Фильтрация медицинских данных
- Выводы
- Глава 3. Разработка нейросетевых моделей для анализа медицинских данных
- Модель многослойной нейронной сети
- Модель сверточной нейронной сети
- Модель «случайный лес»
- Выводы
- Глава 4. Программная реализация моделей нейронных сетей
- Модель многослойной нейронной сети
- Сверточная нейронная сеть
- Модель «Случайный лес»
- Выводы
- Глава 5. Сравнение разработанных моделей нейронных сетей
- Матрица неточностей и F1 оценка [22]
- Показатели эффективности
- Выводы
- Заключение
- Список литературы
Usage statistics
Access count: 64
Last 30 days: 0 Detailed usage statistics |