Создание математической модели нейронной сети для морфологической оценки репарации и ремоделирования костного дефекта

Abstract

В настоящее время уже не возникает сомнений в том, что применение моделей искусственного интеллекта имеет исключительный потенциал во многих сферах нашей жизни, включая медицину, поскольку выводит медицинское исследование на принципиально новый качественный уровень за счет высокой степени точности анализа растущих объeмов медицинских данных, исключающей влияние человеческого фактора и соответствующие медицинские ошибки. Несмотря на бурное развитие нейронных сетей, их практическое применение в современных научных исследованиях встречается крайне редко. В отечественной или зарубежной литературе отсутствуют работы, где нейронные сети используются для обработки морфологических изображений, полученных в результате научного эксперимента. Используемые в настоящее время для этой цели методы математической статистики очень сложны и в большинстве случаев трудны для врачей и биологов. Это приводит к большому количеству ошибок и в ряде случаев к ненаучным и абсурдным выводам. Поэтому авторы данной работы разработали методологию построения математической модели свeрточной нейронной сети GoogLeNet, с помощью которой была проведена морфологическая оценка процесса заживления костного дефекта. Морфологическое исследование, проведенное экспертом патологоанатомом, подтверждает результаты обработки гистологических препаратов математической моделью. Достоверность результатов проведенного качественного и количественного морфологического исследования - анализа изображений с помощью разработанной авторами статьи модели нейронной сети - значительно превышает достоверность обработки результатов, выполненных специалистом традиционным способом. Это становится возможным, поскольку при обработке изображений с помощью математической модели производится исследование всех полей зрения микроскопа гистологического материала, что позволяет исключить элемент случайной выборки, а также человеческий фактор при оценке результатов исследования.