name: Методы и алгоритмы синтеза систем искусственного интеллекта с гетерогенными интеллектуальными агентами для рентгенологических исследований в цифровой медицине
keyword_list: рентгеновский снимок, интеллектуальные системы поддержки принятия решений, медицинские информационные системы, гетерогенные автономные интеллектуальные агенты, нейронные сети, алгоритмы, модели классификаторов, единое диагностическое информационное простра
abstract: Цель диссертационной работы состоит в разработке концептуальных моделей, методов и алгоритмов построения систем поддержки принятия решений в лучевой диагностике, позволяющих повысить качество диагностики социально-значимых заболеваний. Объект исследования – медицинские информационные системы с гетерогенными автономными интеллектуальными агентами, для компьютерной диагностики заболеваний на основе анализа медицинских изображений и видеоданных. Предмет исследования – методология синтеза интеллектуальных систем поддержки принятия решений для врача-рентгенолога. В диссертационной работе предложены концептуальные модели построения интегральных медицинских информационных систем для поддержки принятия решений в лучевой диагностике; архитектуры безопасности открытых и распределённых медицинских информационных систем, обоснован выбор моделей защиты в медицинских информационных системах для аддитивной оценки и для оценки на основе порядковой шкалы ценностей, разработаны: типовые схемы модульной структуры медицинских информационных систем и способы интеграции в них АРМов врачей-рентгенологов; метод двухступенчатой классификации сегментов изображения рентгеновских снимков; структурно-функциональная организация АРМ рентгенолога; интеллектуальная система поддержки принятия решений по классификации рентгеновских снимков, экспериментальная апробация которой на контрольных выборках по классификации рентгенограмм молочной железы по классам «нет области интереса» - «область интереса» показали диагностическую эффективность не ниже 90%, а по классам сегментов «норма» - «патология» не ниже 91%; метод классификации изображений рентгеновских снимков, основанный на ортогональных преобразованиях в скользящем локальном окне, позволяющий посредством выбора кортежа масочных операторов и его модификации синтезировать классификаторы различных морфологических образований на изображении; метод автоматической классификации рентгеновских изображений с использованием сверточных нейронных сетей и масок прозрачности, получаемых путем предварительной сегментации изображения, позволяющий формировать дескрипторы только по тем пикселям, которые не маскированы маской прозрачности; интернет-технология с автономными интеллектуальными агентами – интерьерами, предназначенная для мета-анализа эффективности классификаторов рентгеновских снимков. Результаты диссертационного исследования могут быть использованы при построении компьютерных систем интеллектуальной поддержки по классификации рентгеновских снимков.
chairman_dissertation_council.surname: Филист С.А.
chairman_dissertation_council.position: Профессор кафедры БМИ
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Емельянов С. Г.
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.degree: Доктор технических наук
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.35
rubrics.name: Экспертные системы
rubrics.code: 28.23.15
rubrics.name: Распознавание образов. Обработка изображений
oecds.code: 02.06.IG
oecds.name: ENGINEERING, BIOMEDICAL
oecds.code: 01.02.EW
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
oecds.code: 01.02.ER
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS
speciality_codes.name: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
speciality_codes.code: 05.11.17
supervisors.fio: Бугаев А. С.
supervisors.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Физика полупроводников
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Ильясова Н. Ю.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Егошина И. Л.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ЮЗГУ
protection_organization.name: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западный государственный университет"
protection_organization.ogrn: 1034637015786
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: МФТИ
author_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (национальный исследовательский  университет)"
author_organization.ogrn: 1027739386135
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения