ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ
УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ
Алгоритм оценки качества работы нейронных сетей при решении задач классификации в медицинской диагностике
 |
Читать | Сидорова М.А., Сержантова Н.А. Алгоритм оценки качества работы нейронных сетей при решении задач классификации в медицинской диагностике // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. — 2017. — №4. — Стр. 9-19. |
/9-19.jpg)
Сидорова М.А. - кандидат технических наук, доцент, Пензенский государственный технологический университет, 440039, Российская Федерация, г. Пенза, пр. Байдукова / ул. Гагарина, 1а/11, sidorova_mailbox@mail.ru
Сержантова Н.А. - кандидат технических наук, доцент, Пензенский государственный технологический университет, 440039, Российская Федерация, г. Пенза, пр. Байдукова / ул. Гагарина, 1а/11, itmmbspgta@yandex.ru
Рассмотрены некоторые существующие критерии оценки качества работы нейронных сетей (НС) при решении задач классификации. К таким критериям относятся следующие: функции ошибок обучения (сумма квадратов ошибок, средняя квадратичная ошибка, регулируемая ошибка и средняя абсолютная ошибка обучения); погрешность оценки толщины сосуда; зависимость вероятности возникновения ошибок первого и второго рода; доля неправильно классифицированных объектов в тестовой выборке. Указаны основные недостатки этих критериев. Для оценки результатов работы НС (на примере задач классификации параметров гемостаза таких, как свертываемость и вязкость крови) был использован расширенный аппарат статистического анализа, опирающийся на байесовский подход. Предложен собственный критерий оценки качества работы НС при решении задач классификации в медицинской диагностике, включающий учет порогового значения принятия НС прогностически верного решения. Разработан алгоритм оценки качества работы НС, основанный на предложенном критерии качества. Этот алгоритм позволяет варьировать значение уровня значимости для различных задач, тем самым, определяя необходимые и достаточные значения, при которых работа исследуемой НС считается эффективной.
Ключевые слова: нейронная сеть, классификация, медицинская диагностика, критерий, качество, уровень значимости, порог принятия решения, эффективность, информативность, ошибка, пропуск, ложное срабатывание, neural network, classification, medical diagnosis, criteria, qual