Архив номеров
Медицинская Техника / Медицинская техника №6, 2021 / с. 52-55

О некоторых методах обоснования диагностического решения, принятого на основании алгоритмов машинного обучения

                                

А.Г. Лосев, И.Е. Попов, А.Ю. Петренко, А.Г. Гудков, С.Г. Веснин, С.В. Чижиков


Аннотация

Рассматриваются различные алгоритмы классификации в аспекте их применения в диагностике рака молочной железы по данным микроволновой радиотермометрии. В частности, описываются их принцип действия и возможность обоснования поставленного диагноза по численным данным. Предлагается алгоритм обоснования по дереву решений и наивному байесовскому классификатору. Приводятся примеры обоснования по раку молочной железы


Сведения об авторах

Александр Георгиевич Лосев, д-р физ.-мат. наук, профессор, кафедра математического анализа и теории функций,
Илларион Евгеньевич Попов, магистрант,
Александр Юрьевич Петренко, магистрант, кафедра фундаментальной информатики и оптимального управления, Институт математики и информационных технологий, ФГАОУ ВО «Волгоградский государственный университет», г. Волгоград,
Александр Григорьевич Гудков, д-р техн. наук, профессор, кафедра «Технологии приборостроения», ФГБОУ ВО «МГТУ им. Н.Э. Баумана»,
Сергей Георгиевич Веснин, канд. техн. наук, генеральный директор, ООО «Фирма «РЭС»,
Сергей Владимирович Чижиков, аспирант, кафедра «Технологии приборостроения», ФГБОУ ВО «МГТУ им. Н.Э. Баумана», генеральный директор, ООО «НПП «Технологические инновации», г. Москва,

Список литературы

1. Ribeiro M.T., Singh S., Guestring C. «Why Should I Trust You?»: Explaining the Predictions of Any Classifier / Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 13-17 August 2016. San Francisco, Califorina, USA. PР. 1135-1144.
2. Vesnin S.G., Turnbull A.K., Dixon J.M., Goryanin I. Modern Microwave Thermometry for Breast Cancer // Journal of Molecular Imaging & Dynamics. 2017. Vol. 7. № 2. PР. 1-6.
3. Замечник Т.В., Лосев А.Г., Левшинский В.В. Результаты оптимизации диагностических признаков рака молочной железы, выявляемые методом микроволновой радиотермометрии // Медицинский вестник Северного Кавказа. 2019. Т. 14. № 1.1. С. 48-52.
4. Levshinskii V.V. Intelligent system for diagnostics of venous diseases based on the microwave radiothermometry data // Lecture Notes in Networks and Systems. 2021. Vol. 155. PР. 212-219.
5. Levshinskii V.V. Mathematical models for analyzing and interpreting microwave radiometry data in medical diagnosis // Journal of Computational and Engineering Mathematics. 2021. Vol. 8. № 1. PР. 3-14.
6. Levshinskii V., Galazis C., Ovchinnikov L., Vesnin S., Losev A., Goryanin I. Application of Data Mining and Machine Learning in Microwave Radiometry (MWR) // Communications in Computer and Information Science. 2020. Vol. 1211 CCIS. PР. 265-288.
7. Osmonov B., Ovchinnikov L., Galazis C., Emilov B., Karaibragimov M., Seitov M., Vesnin S., Losev A., Levshinskii V., Popov I., Mustafin C., Kasymbekov T., Goryanin I. Passive Microwave Radiometry for the Diagnosis of Coronavirus Disease 2019 Lung Complications in Kyrgyzstan // Diagnostics. 2021. Vol. 11. № 2. PР. 1-15.
8. Goryanin I., Karbainov S., Shevelev O., Tarakanov A., Redpath K., Vesnin S., Ivanov Y. Passive microwave radiometry in biomedical studies // Drug Discovery Today. 2020. Vol. 25. № 4. PР. 757-763.
9. Tarakanov A.V., Tarakanov A.A., Vesnin S.G., Efremov V.V., Roberts N., Goryanin I. Influence of ambient temperature on recording of skin and deep tissue temperature in region of lumbar spine // European Journal of Molecular & Clinical Medicine. 2020. Vol. 7. № 1. PР. 21-26.
10. Gudkov A.G., Leushin V.Y., Vesnin S.G., Sidorov I.A., Sedankin M.K., Solov’ev Y.V., Agasieva S.V., Chizhikov S.V., Gorbachev D.A., Vidyakin S.I. Studies of a Microwave Radiometer Based on Integrated Circuits // Biomedical Engineering. 2020. Vol. 53. № 6. PР. 413-416.
11. Spinks G., Moens M.-F. Justifying diagnosis decisions by deep neural networks // Journal of Biomedical Informatics. 2019. Vol. 96. PР. 1-13.
12. Loi M., Ferrario A., Vigano E. Transparency as design publicity: Explaining and justifying inscrutable algorithms // Ethics and Information Technology. 2020. PP. 1-20. Published online: 20 Oct. 2020.
13. Biran O., McKeown K. Human-centric justification of machine learning predictions / Proceedings of the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence. 19-25 August 2017. Melbourne, Australia. PP. 1461-1467.