Metody przetwarzania danych wielomodalnych...

Dokument przedstawia różnorodne zastosowania nowoczesnych technologii uczenia maszynowego w diagnostyce medycznej. Na początku omówiona jest multimodalna architektura głębokiego uczenia z korektą bayesowską, która wspomaga wykrywanie endometriozy na podstawie danych pochodzących z obrazów, tekstów oraz źródeł klinicznych. Analizowane są różne podejścia i wyniki eksperymentów, które wskazują na skuteczność przedstawionego modelu.Kolejna część skupia się na wczesnym wykrywaniu zawałów serca poprzez analizę sygnałów biomedycznych, takich jak EKG i EEG. Wprowadzono autorski model, który poddano testom, oceniając jego przydatność w praktyce klinicznej.Trzeci rozdział poświęcony jest hybrydowym modelom głębokiego uczenia w diagnostyce niewydolności żylnej. Przegląd badań oraz samodzielnie opracowany model pozwalają na ocenę możliwości diagnostycznych tych rozwiązań.W dalszej części omawiany jest system wsparcia decyzji klinicznych w diagnostyce nowotworów mózgu, który wykorzystuje mechanizmy wyjaśnialnej sztucznej inteligencji. Zawarto także przegląd istniejących paradygmatów Trustworthy AI w neuroonkologii.W obszarze diagnostyki okulistycznej zaprezentowano rozwiązania integrujące dane multimodalne. Jednym z nich jest model BDMF-Net, który podlegał eksperymentalnej weryfikacji, co pozwoliło ocenić jego skuteczność.Na końcu dokument zawiera informacje o multimodalnej integracji wiedzy i niepewności w diagnostyce zmian skórnych z zastosowaniem teorii Dempstera-Shafera. O partie poświęcone autorskim modelom do diagnostyki, ich eksperymentalnej ewaluacji oraz końcowym wnioskom, tekst zamyka bibliografia, podkreślając naukowe podstawy rozważań.