Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45424
Title: Decision support system for breast cancer screening
Other Titles: Система поддержки принятия решений при проведении скрининга рака молочной железы
Authors: Kayeshko, A.
Efimova, A.
Keywords: материалы конференций;OSTIS;digital mammography
Issue Date: 2021
Publisher: БГУИР
Citation: Kayeshko, A. Decision support system for breast cancer screening / A. Kayeshko, A. Efimova // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2021) : сборник научных трудов / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. В. Голенков [и др.]. – Минск, 2021. – Вып. 5. – С.229–232.
Abstract: Currently, decision support systems in radiation mammology focus on the detection and classification of neoplasms, despite the fact that the real work of a radiologist does not imply a diagnosing. Computer vision systems use a black box model and do not explain the results of work, which is unacceptable in medicine. The proposed hybrid approach, combining the work of computer vision subsystems and a problem solver based on graphodynamic sc-memory, can make a structured research report based on the detected anomalies and production output. This approach will reduce the time of the doctor-radiologist. Also, for the first time, the decision support system of an X-ray technician is presented to improve the quality of breast styling. The system will improve the quality of the X-ray image and, accordingly, improve the evaluation of the study.
Alternative abstract: В настоящее время системы поддержки принятия решений в лучевой маммологии концентрируют внимания на выявлении и классификации опухолей несмотря на то, что реальная работа врача-рентгенолога не подразумевает постановку диагноза. Системы компьютерного зрения используют модель черного ящика и не объясняют результаты работы, что неприемлемо в медицине. Предложенный гибридный подход, совмещающий работы подсистем компьютерного зрения и решателя задач на основе графодинамической sc-памяти может составлять структурированный отчет исследования на основе обнаруженных аномалий и продукционного вывода. Такой подход позволит сократить время врача-диагностика. Так же впервые представлена система поддержки принятия решений рентген-лаборанта для улучшения качества укладки молочной железы. Система позволит улучшить качество рентгеновского изображения и соответственно улучшить оценку исследования.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/45424
ISSN: 2415-7740
Appears in Collections:OSTIS-2021

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kayeshko_Decision.pdf89.62 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.