МЕТОД ІНТЕГРУВАННЯ ДОМЕННИХ ЗНАНЬ У БАГАТОСТРАТЕГІЧНУ КЛАСИФІКАЦІЮ МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ - ЧАБАН, ОЛЕКСАНДР; МАНЗЮК, ЕДУАРД; ДУКА, ОЛЕКСАНДР (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2024)
Інтеграція доменних знань у процес класифікації медичних зображень має важливе значення для підвищення точності діагностування. У цій роботі запропоновано новий метод багатостратегічної класифікації, що інтегрує медичне доменне знання, та призначений для підвищення точності класифікації медичних зображень. У межах методу класифікатор навчався на прикладах, які були некоректно класифіковані іншими базовими класифікаторами, що сприяло колаборативному навчанню. Для навчання класифікаторів використовувались мультимодальні набори даних, які включали візуальні та табличні характеристики медичних зображень. Новий метод застосовувався до 160 зображень, тоді як контрольна група застосовувала традиційний одностратегічний метод до інших 160 зображень. Результати експериментів продемонстрували результативність запропонованого методу, зокрема, значення чутливості, специфічності та точності становили 98 %, 97 % та 96 % відповідно. У підсумку, результати дослідження підтверджують необхідність інтеграції експертних медичних знань у машинне навчання для підвищення прогностичної точності та надійності медичних діагностичних систем.