Діагностика медичних зображень пухлин з використанням гібридних нечітких згорткових нейронних мереж

Розглянуто проблему класифікації пухлин молочної залози за медичними зображеннями. Для її вирішення запропоновано новий клас згорткових мереж — гібридну нечітку згорткову нейронну мережу, в якій згорткова мережа VGG-16 використовується як екстрактор ознак зображення, а нечітка нейронна мережа NEFClass — як класифікатор. Розроблено та досліджено алгоритми навчання гібридної згорткової мережі. Проведено експериментальні дослідження запропонованої гібридної згорткової мережі на стандартній базі даних Breakhis та виконано порівняння з відомими результатами, що дозволило оцінити її ефективність. Розглянуто проблему зменшення вимірності задачі класифікації і для її вирішення запропоновано та досліджено метод головних компонент.