Алгоритмы принятия решений в консультативной интеллектуальной системе диагностики молочных желез

В последнее время для раннего выявления температурных аномалий молочной железы, являющихся косвенными признаками опухолей активно используется метод микроволновой радиотермометрии. Но существующий диагностический комплекс, разработанный на базе этого метода, предназначен для использования врачом-маммологом высокой квалификации, что сужает область применения данного метода и нивелирует его уникальные возможности, особенно связанные с выявлением температурных аномалий на ранних стадиях заболевания. С целью решения указанной проблемы разрабатывается консультативная интеллектуальная система, то есть экспертная система, предлагающая врачу предварительный диагноз и его обоснование на языке, понятном медику.
Работа выполнена в рамках группового проекта, посвященного реализации такой системы. Рассматривается технология создания двух отдельных модулей блока принятия решения проектируемой системы. Данные модули на основе полученного ранее А.Г. Лосевым и В.В. Левшинским набора диагностических признаков реализуют два алгоритма диагностики заболеваний молочной железы. Первый алгоритм проводит диагностику с помощью линейных комбинаций признаков набора, коэффициенты которых подбираются так, чтобы максимизировать эффективность алгоритма. Второй алгоритм основан на использовании нейросетей.
В рамках реализации первого модуля авторами создан алгоритм диагностики на основе параметров, подбираемых генетическими алгоритмами, и выбрана оптимальная конфигурация этих параметров, обеспечившая хороший результат диагностики на тестирующей выборке.
При создании второго модуля авторами реализованы несколько типов нейросетей и проведены многочисленные вычислительные эксперименты с целью подбора оптимальной конфигурации нейросети и алгоритма ее обучения.