Метод інтегрування доменних знань у багатостратегічну класифікацію медичних зображень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЧабан, Олександр
dc.contributor.authorМанзюк, Едуард
dc.contributor.authorДука, Олександр
dc.contributor.authorChaban, Oleksandr
dc.contributor.authorManziuk, Eduard
dc.contributor.authorDuka, Oleksander
dc.date.accessioned2025-11-13T18:39:24Z
dc.date.available2025-11-13T18:39:24Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractІнтеграція 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.
dc.description.abstractThe integration of domain-specific knowledge into medical image classification systems presents a promising approach to enhance the accuracy and interpretability of diagnostic models, particularly in the field of medical imaging. This study aimed to evaluate the efficacy of incorporating domain knowledge into multi-strategic classification algorithms for medical images, with a focus on magnetic resonance imaging (MRI) of the brain. This was a comparative, explorative study utilizing a newly developed multi-strategic classification framework that integrates medical domain knowledge into the classification process. The dataset comprised MRI scans of the brain, collected from three different medical institutions, totaling 320 images, which were annotated by expert radiologists. The framework employed basic classifiers, where each classifier was trained on examples incorrectly classified by another, fostering a collaborative learning environment. Performance was compared against traditional single-strategy classification methods. The integrated multi-strategic classification model demonstrated superior performance, achieving higher sensitivity, specificity, and accuracy with 98 %, 97 %, and 96 %, respectively. Furthermore, the model significantly improved the interpretability of diagnostic predictions, aligning closely with expert radiologists' assessments. The incorporation of domain-specific knowledge into the classification of medical images significantly enhances both the accuracy and the interpretability of the results. The multi-strategic approach allows for a more robust and nuanced understanding of complex medical images, such as MRI scans of the brain, potentially leading to improved diagnostic processes and outcomes in clinical settings. Future research should focus on expanding the types of medical images analyzed and further refining the integration techniques to encompass a broader spectrum of domain knowledge
dc.identifier.citationЧабан О. Метод інтегрування доменних знань у багатостратегічну класифікацію медичних зображень / О. Чабан, Е. Манзюк, О. Дука // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2024. – Т. 337, № 3 (2). – С. 231-236.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/19785
dc.language.isouk
dc.publisherХмельницький національний університет
dc.subjectаналіз медичних зображень
dc.subjectМРТ-зображення мозку
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectдоменні знання
dc.subjectбагатостратегічна класифікація зображень
dc.subjectmedical image analysis
dc.subjectMRI brain images
dc.subjectmachine learning
dc.subjectdomain knowledge
dc.subjectmulti-strategy image classification
dc.subject.udc004.932:004.023
dc.titleМетод інтегрування доменних знань у багатостратегічну класифікацію медичних зображень
dc.title.alternativeMethod of domain knowledge integration in multi-strategic classification of medical images
dc.typeСтаття
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
(337)+VKNU-TS-2024-N3-2-34.pdf
Розмір:
760.47 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Вісник ХНУ. Технічні науки - 2024 рік