Использование искусственного интеллекта как дополнение к термографии для прогнозирования рака молочной железы
Full Name of the work head: Чжао Юн
Исполнители проекта:
: Nazarbayev University
Inventory number: 0222РК00071
Registration number: 0120РК00488
Keywords: Глубокое обучение,интеллектуальный анализ данных,рак молочной железы,термография,факторы риска рака молочной железы
Проанализированы передовые исследования в области применения термографии и искусственного интеллекта с целью диагностирования рака молочной железы на ранней стадии.
Разработана методика диагностирования опухоли в молочной железе с помощью термографии и искусственного интеллекта, а именно использованы такие методы искусственного интеллекта как: сверточные нейронные сети и Байесовские сети.
Разработана методика определения размера и местоположения опухоли в груди на основе вышеуказанной методики диагностирования, а также с помощью обратного теплового моделирования. Результаты анализа разработки представлены на международных конференциях таких как: International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART, 2022) и World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering (IUPESM WC 2022). Результаты разработок и анализа представлены в статьях, опубликованных в международных журналах индексируемых в базах данных Web of Science и Scopus, а также в статьях, опубликованных в журналах, рекомендованных ККСОН.
Новизна проекта заключается в том, что термография ранее не была использована для диагностики рака молочной железы, хотя является отличным диагностическим инструментов согласно многим международным исследованиям. В проекте разработана методика диагностирования рака молочной железы на основе термографических снимков и использованием методов искусственного интеллекта.