Лобанцев Артём Андреевич Методы и алгоритмы обработки мультимодальных медицинских данных на основе переноса знаний в системах поддержки принятия клинических решений

Краткое описание

Лобанцев Артём Андреевич Методы и алгоритмы обработки мультимодальных медицинских данных на основе переноса знаний в системах поддержки принятия клинических решений
ОГЛАВЛЕНИЕ ДИССЕРТАЦИИ
кандидат наук Лобанцев Артём Андреевич
Оглавление

РЕФЕРАТ

SYNOPSIS

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ ПРИ ОБУЧЕНИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ ДОМЕННОЙ АДАПТАЦИИ

1.1. Предварительная обработка данных на основе актуального распределения яркости изображений

1.2. Перенос знаний на основе корреляции между изображением и латентным признаковым пространством

Выводы

Глава 2. МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ ПРИ ОБУЧЕНИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ОСНОВЕ ПЕРЕНОСА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ПРИЗНАКОВ

2.1. Специфика изображений головного мозга и методы их исследований

2.2. Оценка эффективности слияния визуальной и текстовой информации

2.3. Оценка влияния уровня слияния на эффективность классификации

Выводы

Глава 3. МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ ПРИ ОБУЧЕНИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ НАЛИЧИИ НЕГАТИВНОГО ПЕРЕНОСА ЗНАНИЙ (NEGATIVE TRANSFER), ПОЗВОЛЯЮЩАЯ УЧЕСТЬ ЕСТЕСТВЕННЫЕ ШУМЫ АППАРАТУРЫ КАК ИСТОЧНИК НЕГАТИВНЫХ ЗНАНИЙ

3.1. Исследование причин появления АE в медицинских изображениях

3.2. Характеристики шумов в высокотехнологичных медицинских изображениях

3.3. Методика эксперимента

3.4. Результаты эксперимента

Выводы

Глава 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДЛОЖЕННЫХ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ В РАМКАХ СПКР

4.1. Необходимость и возможность построения СПКР в форме интернет-ресурса

4.2. Формирование требований к СПКР в форме интернет-ресурса

4.3. Бизнес-процесс и системная архитектура

4.4. Экспериментальные исследования разработанной СПКР в форме интернет-ресурса

Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А. Код реализации ContextLSTM для экстрактора признаков отчетов радиолога

Приложение Б. Код реализации Deep CORAL для AlexNet

Приложение В. Примеры карт активации классов для классификатора пневмонии на основе только изображений

Приложение Г. Примеры карт активации классов для классификатора пневмонии с ранним слиянием

Приложение Д. Тексты публикаций