Application of computer simulation results and machine learning in the analysis of microwave radiothermometry data

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.