ПАРАЛЕЛЬНИЙ АНАЛІЗ МЕДИЧНИХ ТЕРМОГРАФІЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ ЗА ДОПОМОГОЮ МЕТОДУ ОПОРНИХ ВЕКТОРІВ ТА НАЇВНОГО БАЙЄСІВСЬКОГО КЛАСИФІКАТОРА

Анотація

Система автоматизованого аналізу медичних термограм має широкий спектр застосування, охоплюючи такі галузі як медицина, спорт, військова технологія та промисловість. У медицині термографія є важливим інструментом для діагностики різноманітних захворювань, включаючи рак грудей, суглобів та інших органів, завдяки її здатності відображати відмінності у температурі, які можуть свідчити про патологічні процеси. У спортивній сфері термографія використовується для контролю та прогнозування травм, допомагаючи зменшити ризик пошкоджень та покращити ефективність тренувань. У військовій технології термографія використовується для виявлення терористів або підозрілих осіб на території, а також для локалізації поранених у зоні бойових дій, забезпечуючи швидке та точне реагування. У даній роботі пропонується паралельний підхід для автоматичної обробки термографічних зображень та виявлення можливих патологій за допомогою ансамблю методів класифікації. Цей ансамбль складається з методу опорних векторів (SVM) та наївного байєсівського класифікатора (NB), а для ухвалення кінцевого рішення використовується метод голосування. Отримано високий показник F1-Score=0.93, що свідчить про ефективність розробленої системи. Для прискорення часу тренування моделі використана паралелізація з використанням бібліотеки joblib та її функції parallel_backend, що призвело до показника прискорення близького до двох. Це значно підвищує продуктивність системи та забезпечує швидку обробку великих обсягів даних. Обговорено також подальші рекомендації та визначено цілі для наступних кроків, включаючи розширення функціональності системи шляхом навчання моделі на різних типах захворювань, покращення алгоритмів обробки даних та використання більш складних моделей машинного навчання для отримання більш точних результатів.