Сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения для обнаружения дыхания с использованием изображений МРТ логистической регрессии SVM random forest и CNN - Туракулов, Ш.Х. (Международный Журнал Теоретических и Прикладных Вопросов Цифровых Технологий, 2025)
Рак молочной железы остается актуальной глобальной проблемой здравоохранения, требуя разработки передовых диагностических инструментов для раннего выявления. В данном исследовании оценивалась эффективность нескольких алгоритмов машинного обучения—логистической регрессии, метода опорных векторов (SVM), случайного леса (Random Forest) и сверточных нейронных сетей (CNN)—для анализа изображений магнитно-резонансной томографии (МРТ) при выявлении рака молочной железы. Каждый алгоритм классифицирует изображения МРТ как злокачественные или доброкачественные, используя уникальные преимущества: простоту логистической регрессии, устойчивость SVM, ансамблевый подход случайного леса и глубокое извлечение признаков CNN. Методология исследования включала предварительную обработку данных МРТ, извлечение признаков, таких как текстура и интенсивность изображения, и обучение на размеченном наборе данных. Эффективность моделей оценивалась по точности, точности классификации (precision), полноте (recall) и F1-мере. Результаты показали, что CNN демонстрирует наивысшую точность в 96,0% и полноту 98,6% (снижение ложных отрицательных результатов с 30 до 10). Далее следует логистическая регрессия с точностью 94,5% (полнота 97,1%), случайный лес с точностью 93,0% (полнота 94,0%) и SVM с точностью 92,5% (полнота 93,5%). Несмотря на меньшую точность, логистическая регрессия отличается высокой вычислительной эффективностью и интерпретируемостью, что делает её оптимальной для условий с ограниченными ресурсами. Выбор признаков повышает устойчивость всех алгоритмов. Исследование подчеркивает баланс между сложностью моделей и их клинической полезностью, демонстрируя превосходство CNN в точности и логистической регрессии в доступности и интерпретируемости. Будущие исследования могут изучать гибридные модели для улучшения диагностики рака молочной железы в различных клинических условиях.