Показати скорочений опис матеріалу
dc.contributor.author | Панаскін, Д. В. | |
dc.contributor.author | Білоконь, Є. О. | |
dc.contributor.author | Бабко, Д. С. | |
dc.date.accessioned | 2022-12-08T11:08:28Z | |
dc.date.available | 2022-12-08T11:08:28Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | http://ir.stu.cn.ua/123456789/26341 | |
dc.description | Панаскін, Д. Машинне навчання в діагностиці захворювань легеневої системи / Д. Панаскін, Є. Білоконь, Д. Бабко // Технічні науки та технології. - 2022. - № 2 (28). - С. 76-87. | en_US |
dc.description.abstract | Метою дослідження було порівняти точність постановки діагнозу нейромережею зі встановленим лікарями захворюванням, а також протестувати поточний метод обстеження на здорових людях. У процесі дослідження було використано теоретичні методи, діагностичні, емпіричні, методи математичної статистики та глибокого машинного навчання. Розроблена модель досягла високого рівня продуктивності, чутливість методу становила 99 %. Пропоноване авторами дослідження забезпечує досить точне розпізнавання досліджуваних хвороб легень за звуками легень. Це дослідження демонструє позитивні результати машинного навчання на обмеженій вибірці. | en_US |
dc.language.iso | uk | en_US |
dc.publisher | Чернігів : НУ "Чернігівська політехніка" | en_US |
dc.relation.ispartofseries | Технічні науки та технології;№ 2 (28) | |
dc.subject | medicine | en_US |
dc.subject | Artificial Intelligence | en_US |
dc.subject | lung disease | en_US |
dc.subject | innovation | en_US |
dc.subject | diagnostics | en_US |
dc.subject | медицина | en_US |
dc.subject | штучний інтелект | en_US |
dc.subject | захворювання легень | en_US |
dc.subject | інновації | en_US |
dc.subject | діагностика | en_US |
dc.title | Машинне навчання в діагностиці захворювань легеневої системи | en_US |
dc.title.alternative | Machine learning for diagnosis оf diseases of pulmonary system | en_US |
dc.type | Article | en_US |
dc.description.abstractalt1 | The relevance of the presented article is due to the fact that, although there is data on the effectiveness of using artificial intelligence (AI) for diagnosis of diseases, there is not enough information about the ability of deep learning, illustrated by deep convolutional neural networks and long-term units of short-term memory, in recognizing diseases of the respiratory system by sound signals of the lungs. A deep learning model based on convolutional neural networks and bidirectional long-term short-term memory was used to classify lung sounds and, on its basis, detect the presence of pulmonary system pathology. The aim of the study was to compare the accuracy of a neural network diagnosis with a disease already established by doctors, and to test the current method of examination on healthy people. In the course of the research, theoretical, diagnostic, empirical, methods of mathematical statistics and deep machine learning were used. The developed model reached a high level of productivity; the sensitivity of the method was 97.5 %. The number of negative results that were correctly identified as such was 56 %, and the specificity of the method was 98.2 %. The best results have been achieved in the diagnosis of asthma. The study proposed by the authors provides a fairly accurate recognition of the studied lung diseases by the sounds of the lungs. In the course of the research, new questions and problems arose that needed their solution. This study demonstrates good machine learning results in a limited sample. An important aspect remains to focus on further work with an increased dataset size to include more parameters and a wider range of diseases, such as COVID-19. Future AI research and learning technologies should focus on increasing the productivity and power of artificial intelligence. | en_US |