Розробка Байєсівської мережі на основі Noisу-MAX вузлів для моніторингу і прогнозування порушень нейромозкової активності

Abstract

У кваліфікаційній роботі досліджено теоретичні аспекти застосування Байєсівських мереж для моніторингу і прогнозування нейромозкової активності. Порушення нейромозкової активності, такі як епілепсія, інсульт, мігрень та інші, є серйозною медичною проблемою, що впливає на якість життя мільйонів людей. Рання діагностика та прогнозування цих порушень можуть значно покращити результати лікування. Розробка ефективних методів моніторингу та прогнозування нейромозкової активності є важливим завданням. Для цього потрібно: вивчити теоретичні основи Байєсівських мереж та Noisy-MAX вузлів, розробити структуру Байєсівської мережі для моніторингу та прогнозування порушень нейромозкової активності, оцінити ефективність розробленої моделі на реальних даних. Байєсівські мережі -це графічні моделі, які відображають ймовірнісні залежності між змінними. Вони використовуються для моделювання складних систем, де існує невизначеність. Байєсівська мережа складається з вузлів, що представляють змінні, та дуг, що відображають залежності між ними. Noisy-MAX вузли - це тип вузлів у Байєсівській мережі, які використовуються для моделювання ситуацій, коли на результат впливає кілька причин, але тільки одна з них є домінуючою. Noisy-MAX вузли дозволяють ефективно моделювати такі ситуації, як вплив кількох факторів ризику на розвиток захворювання. Мережа навчається на реальних даних, що містять інформацію про пацієнтів з порушеннями нейромозкової активності. Використовуються алгоритми навчання Байєсівських мереж, такі як алгоритм очікування-максимізації (EM). Для оцінки ефективності розробленої мережі використовуються аналіз чутливості. Розроблена Байєсівська мережа на основі Noisy-MAX вузлів є ефективним інструментом для моніторингу та прогнозування порушень нейромозкової активності. Вона може бути використана для ранньої діагностики та прогнозування цих порушень, що дозволить покращити результати лікування. В майбутньому можна розглянути розширення мережі для моделювання більш широкого спектру порушень нейромозкової активності, спробувати використання більш складних алгоритмів навчання Байєсівських мереж, запланувати інтеграцію Байєсівської ймовірнісної моделі з іншими системами моніторингу та діагностики.