Полное описание

Лошманов, В. И. Разработка и валидация метода классификации офтальмологической патологии с применением глубокого машинного обучения / В. И. Лошманов, А. Г. Кравец. - Текст : непосредственный // Астраханский государственный технический университет. Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика : научный журнал. - 2021. - N 2. - С. 57-65. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2072-9502.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение
Машинное обучение

Кл.слова (ненормированные): лекарственное средство -- офтальмологическая патология -- сверточные нейронные сети -- фармакологическая активность -- лабораторные исследования
Аннотация: Огромное количество исследований по разработке новых препаратов требует совершенствования существующих подходов в поиске новых химических соединений, обладающих фармакологической активностью. Одним из возможных путей внедрения инновационных методов в процесс проведения доклинических исследований лекарственных средств является использование активно развивающихся направлений в области информационных технологий, например интеллектуального анализа данных с использованием методов глубокого машинного обучения. При наличии огромного объема информации, накопленной за несколько лет доклинических исследований, существующие решения в данной сфере позволяют получить нейросетевую модель данных достаточной степени точности, тем не менее, нет универсального метода, который позволил бы комплексно подойти к проблеме анализа результатов доклинических лабораторных исследований лекарственных средств. Существующие решения обладают рядом недостатков, которые зачастую не позволяют использовать их на практике. Две главные проблемы - это сложность верификации результатов и неполнота списка рассчитываемых параметров. Для решения данной проблемы предложена система идентификации фармакологической активности нового лекарственного средства, рассмотренная на примере офтальмологических доклинических лабораторных исследований. В рамках разработки данной системы реализован метод классификации офтальмологической патологии на основе сверточной нейронной сети. Разработана архитектура нейронной сети, экспериментальным путем подобраны ее гиперпараметры. Точность модели во время обучения составила 90 %, а точность тестовой выборки - 81 %.
Доп. точки доступа:
Кравец, А.Г.


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -068326-552970)

Шифр в сводном ЭК: a98cefa53bdb92d80bd6ede9f516c7a1

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽