Аннотация:
Настоящая работа выполнена в рамках направления, основной целью которого является разработка фундаментальных основ ранней дифференциальной диагностики рака молочной железы на основе моделирования пространственно-временного распределения температур с помощью метода микроволновой радиотермометрии и интеллектуального анализа получаемых данных. Рассматриваются вопросы применения методов машинного обучения в анализе данных микроволновой радиотермометрии. Также обсуждаются проблемы построения компьютерных моделей температурных полей молочных желез пациенток различных диагностических классов. С помощью компьютерного эксперимента, на базе использования набора алгоритмов машинного обучения (логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, метод опорных векторов, дерево решений, градиентный бустинг, K-ближайших соседей и др.), доказана адекватность набора компьютерных моделей температурных полей молочных желез.
Ключевые слова:микроволновая радиотермометрия, машинное обучение, компьютерное моделирование, интеллектуальный анализ данных, рак молочной железы.
Образец цитирования:
M. V. Polyakov, I. E. Popov, A. G. Losev, A. V. Khoperskov, “Application of computer simulation results and machine learning in the analysis of microwave radiothermometry data”, Математическая физика и компьютерное моделирование, 24:2 (2021), 27–37
\RBibitem{PolPopLos21}
\by M.~V.~Polyakov, I.~E.~Popov, A.~G.~Losev, A.~V.~Khoperskov
\paper Application of computer simulation results and machine learning in the analysis of microwave radiothermometry data
\jour Математическая физика и компьютерное моделирование
\yr 2021
\vol 24
\issue 2
\pages 27--37
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vvgum305}
\crossref{https://doi.org/10.15688/mpcm.jvolsu.2021.2.3}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/vvgum305
https://www.mathnet.ru/rus/vvgum/v24/i2/p27
Эта публикация цитируется в следующих 6 статьяx:
Maxim V. Polyakov, Valeria V. Ten, “Simulation tumor growth in heterogeneous medium based on diffusion equation”, Int. J. Mod. Phys. C, 35:01 (2024)
Kirill Dyomin, Ylia Germashev, “Using Machine Learning Methods for Breast Cancer Diagnosis”, Digital Diagnostics, 2024
O. A. Shevelev, M. V. Petrova, M. Yu. Yuriev, V. T. Dolgikh, E. M. Mengistu, M. A. Zhdanova, I. Z. Kostenkova, “Microwave Radiothermometry in Evaluating Brain Temperature Changes (Review)”, Obŝaâ reanimatologiâ, 19:1 (2023), 50
Alexander V. Khoperskov, Maxim V. Polyakov, “Improving the Efficiency of Oncological Diagnosis of the Breast Based on the Combined Use of Simulation Modeling and Artificial Intelligence Algorithms”, Algorithms, 15:8 (2022), 292
Maxim Polyakov, Alexander Khoperskov, 2022 4th International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA), 2022, 01
Alexander G. Losev, Andrey V. Svetlov, Smart Innovation, Systems and Technologies, 287, New Technology for Inclusive and Sustainable Growth, 2022, 175