Показати скорочений опис матеріалу
dc.contributor.author | Поплавський, О. А. | uk_UA |
dc.contributor.author | Шкуратов, О. І. | uk_UA |
dc.contributor.author | Колісник, С. П. | uk_UA |
dc.contributor.author | Поплавська, А. А. | uk_UA |
dc.contributor.author | Йовенко, Д. С. | uk_UA |
dc.date.accessioned | 2025-03-07T13:49:30Z | |
dc.date.available | 2025-03-07T13:49:30Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.citation | Методологічні основи соматоскопічних досліджень у автоматизованих системах підтримки прийняття рішень / О. А. Поплавський, О. І. Шкуратов, С. П. Колісник [та ін.] // Управління розвитком складних систем : зб. наук. пр. – Київ, 2024. – Вип. 59. – С. 122–130. | uk_UA |
dc.identifier.other | DOI: 10.32347/2412-9933.2024.59.122-130 | en |
dc.identifier.uri | https://dspace.vnmu.edu.ua/123456789/7102 | en |
dc.description.abstract | Автоматизовані системи підтримки прийняття рішень (АСППР) набувають широкого застосування в різноманітних галузях науки і техніки, зокрема в медицині, де їхня роль у діагностичних, прогностичних та терапевтичних процесах є незаперечною. Використання обчислювальних технологій у медичній практиці стало необхідним етапом розвитку галузі, проте зростання обсягів даних, що потребують обробки, та підвищені вимоги до точності, швидкості й надійності рекомендацій суттєво ускладнюють процеси прийняття рішень. Збільшення кількості даних у поєднанні з необхідністю мінімізації ризиків помилкових рішень підштовхує наукове співтовариство до пошуку новітніх інформаційних технологій, здатних забезпечити високий рівень точності обчислювальних операцій і мінімізувати часові витрати на їх виконання. Соматоскопічні вимірювання, які є важливим елементом оцінки стану опорно-рухового апарату і загальної фізичної постави пацієнта, вимагають точного і систематичного аналізу зображень, що допомагає ідентифікувати критично важливі анатомічні маркери. Цей процес передбачає точне визначення ключових точок на зображеннях анатомічних структур, що є основою для побудови точних прогнозів щодо стану пацієнта та подальшого планування лікування. В умовах постійного зростання обсягів медичних даних і жорсткіших вимог до якості рішень, що приймаються, особливої актуальності набуває впровадження інноваційних технологій, зокрема глибокого навчання, яке забезпечує покращення процесів аналізу і діагностики. У роботі акцентовано увагу на використанні спеціалізованих архітектур нейронних мереж, які уможливлюють здійснювати ідентифікацію ключових анатомічних точок на зображеннях, що, своєю чергою, сприяє глибокому і точному аналізу анатомічних структур. | uk_UA |
dc.language.iso | uk_UA_ | uk_UA |
dc.publisher | Київський національний університет будівництва і архітектури | uk_UA |
dc.subject | оматоскопічні вимірювання | uk_UA |
dc.subject | глибоке навчання | uk_UA |
dc.subject | нейронні мережі | uk_UA |
dc.subject | медична діагностика | uk_UA |
dc.subject | аналіз зображень | uk_UA |
dc.subject | опорно-руховий апарат | uk_UA |
dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
dc.title | Методологічні основи соматоскопічних досліджень у автоматизованих системах підтримки прийняття рішень | uk_UA |
dc.type | Article | en |