Abstract:
Қазіргі кезде компьютерлік томография (КТ), магниттік-резонанстық томография (МРТ), позитронды эмиссиялық томография (ПЭТ), маммография, ультрадыбыстық зерттеу және рентген сияқты медициналық визуализация технологиялары аурудың кез-келген патологиялық белгілерін тексеруде, анықтауда және т.б. зерттеу жасауда кеңінен қолданылады. Осы медициналық визуализация технологиялары арқылы алынған медициналық суреттерді талдаудың негізгі мақсаты – бұл радиология және басқа медицина саласының мамандарына пациенттің зақымдалған мүшесі жайлы визуалды ақпарат беру. Машиналық оқыту алгоритмдері диагноз қоюға және медициналық процедуралардың нәтижелерін интерпретациялауға кететін уақытты және талап ететін адам ресурстарын азайтып, дәлірек нәтижелерді алуға мүмкіндік береді. Осы жұмыстың барысында классикалық машиналық оқыту және терең оқыту әдістерін МРТ суреттерінде қолданып классификациялау есебін шешеміз. Осы алгоритмдерді салыстырып және оптимизациялап ең жақсы нәтижелерді беретін әдісті ұсынамыз.
