Интеллектуальный анализ многомерных термометрических данных в медицинской диагностике

Данная работа посвящена технологии разработки консультативных интеллектуальных систем, а также методов искусственного интеллекта, предназначенных для анализа, моделирования и интерпретации медицинских термометрических данных. В течение последнего десятилетия метод микроволновой радиотермометрии получил широкое распространение в различных областях медицины. Однако существующий на данный момент диагностический комплекс является системой поддержки решений очень квалифицированного специалиста. Последнее значительно сужает область применения и во многом нивелирует уникальные возможности метода в ранней диагностике. Решение указанной проблемы обеспечивает разработка консультативной интеллектуальной системы, то есть экспертной системы, содержащей механизм объяснения и обоснования предлагаемых решений на языке, понятном пользователю.
В работе предложены новые подходы к интеллектуальному анализу данных микроволновой радиотермометрии, предназначенных для диагностики рака молочной железы. Предъявлен метод формирования многомерных информационных признаков на базе количественного описания существующих медицинских знаний, а также получения новых знаний на основе физико-математических моделей температурных полей.
Полученный набор диагностических признаков является основой создаваемой консультативной интеллектуальной системы диагностики рака молочной железы. Кроме того, предлагаемый метод обеспечивает создание аналогичных систем диагностики ряда других заболеваний на основе данных микроволновой радиотермометрии.