Особливості побудови рішень генетичного алгоритму в задачі розпізнавання образів захворювання пневмонії

Modern medicine depends on advances in medical instrumentation and medical software development. One of the most important tasks facing doctors is to determine the exact boundaries of tumors and other abnormal formations in the tissues of the human body. The problems and methods of machine classification and recognition of images in the form of radiographs, as well as the issues of improving artificial neural networks, which are used to improve the quality and accuracy of detecting abnormal structures on chest radiographs, are discussed. A modified genetic method for optimizing model parameters based on convolutional neural networks has been developed to solve the problem of recognizing diagnostically significant signs of pneumonia on an X-ray image of the lungs. The fundamental difference between the proposed genetic method and existing analogs lies in the use of a special mutation operator in the form of an additive convolution of two mutation operators, which allows to reduce the training time of the neural network, as well as to identify the most suitable for studying the «margin of solutions». A comparative assessment of the effectiveness of the proposed method and known methods was presented, which showed an improvement in accuracy when solving the problem of searching for signs of pathology on an x-ray of the lungs. The practical use of the developed method will reduce labor intensity, increase the reliability of the search, speed up the process of diagnosing diseases and reduce the number of errors and repeated examinations of patients. Tabl.: 5. Fig.: 10. Refs: 34 titlesРозглянуто проблеми та методи машинної класифікації і розпізнавання зображень у вигляді рентгенограм, а також питання удосконалення штучних нейронних мереж, які використовуються для підвищення якості та точності виявлення аномальних структур на рентгенограмах грудної клітини. Розроблено модифікований генетичний метод оптимізації параметрів моделі на основі згорткової нейронної мережі для вирішення завдання розпізнавання діагностично значущих ознак пневмонії на рентгенівському знімку легень. Принципова відмінність запропонованого генетичного методу від існуючих аналогів полягає у використанні спеціального оператора мутації у вигляді адитивної згортки двох операторів мутації, який дозволяє скоротити час навчання нейронної мережі, а також виділити найбільш придатні для вивчення «околиці рішень». Наведено порівняльну оцінку ефективності запропонованого методу та відомих способів, яка показала поліпшення точності при вирішенні задачі пошуку ознак патології на рентгенівському знімку легень. Практичне використання розробленого методу дозволить знизити трудомісткість, підвищити достовірність пошуку, прискорити процес діагностики захворювань і знизити частину помилок і повторних обстежень пацієнтів

ТЕОРЕТИЧНІ ОСНОВИ СИНТЕЗУ ГРУНТОВИХ ЕМАЛЕЙ С УРАХУВАННЯМ ЗАКОНОМІРНОСТЕЙ ДІАГОНАЛЬНОЇ АНАЛОГІЇ І ВЕРТИКАЛЬНОЇ ГОМОЛОГІЇ ЕЛЕМЕНТІВ

In the article theoretical bases of the syntheses of glass-enamel coming from modern concepts of physicochemistry are considered. The main attention is paid to the regularities related to position of anion parts of compounds. In this context the diagonal analogy and vertical homology play the most important role in producing the glass-enamel compositions.В статье рассмотрены теоретические основы синтеза стеклоэмалей, исходя из современных воззрений физико-химии. Основное внимание уделено закономерностям, связанным с положением анионных составляющих соединений. При этом диагональная аналогия и вертикальная гомология играют важнейшую роль при создании стеклоэмалевых композиций.У статті розглянуто теоретичні основи синтезу скло емалей, виходячи із сучасних положень фізико-хімії. Основну увагу приділено закономірностям, пов’язаним із положенням аніонних складових сполук. При цьому діагональна аналогія і вертикальна гомологія грають найважливішу роль при створенні склоемалевих композицій