NEURAL NETWORK MODELING IN SONIC ASSESSMENT OF PROSTATITIS

• DOI: 10.36622/vstu.2023.22.1.015
• Publication Date: 2023-09-19T11:14:16Z
• Authors: С.В. Попов; А.В. Красников; Л.А. Титова; С.Л. Петросян; И.В. Попов

В статье рассматриваются пути повышения эффективности ультразвуковой диагностики воспалительных заболеваний предстательной железы. В работе выделяются различные эхографические варианты воспалительных заболеваний предстательной железы и исследуются возможности нейросетевого моделирования для интерпретации её ультразвуковой картины. Авторами обобщён многолетний опыт работы по ультразвуковому обследованию пациентов с воспалительными заболеваниями предстательной железы. Показана эффективность применения элементов искусственного интеллекта при обработке эхографической информации. На основании обширного клинического материала авторами разработан алгоритм оценки состояния предстательной железы при различных вариантах её воспалительных изменений. Практическое использование данных разработок будет способствовать оптимизации комплекса диагностических и лечебных мероприятий при широком спектре патологических состояний предстательной железы. Проверка точности построенных моделей показала высокую эффективность предложенных методов диагностики на основе нейросетевого моделирования, по сравнению с использованием традиционных диагностических методик. Проанализированы и сформированы клинические характеристики и эхографические признаки воспалительных заболеваний, необходимые для проведения нейросетевого моделирования. Разработаны нейросетевые модели, как составная часть экспертной системы оценки клинического состояния больных урологического профиля с воспалительными заболеваниями предстательной железы. Проведена оценка эффективности практического применения разработанных моделей диагностики воспалительных заболеваний предстательной железы The article discusses ways to improve the efficiency of ultrasound diagnosis of inflammatory diseases of the prostate gland. The paper identifies various echographic variants of inflammatory diseases of the prostate gland and explores the possibilities of neural network modeling for interpreting its ultrasound picture. The authors summarized many years of experience in ultrasound examination of patients with inflammatory diseases of the prostate gland. The effectiveness of the use of elements of artificial intelligence in the processing of echographic information is shown. On the basis of extensive clinical material, the authors developed an algorithm for assessing the state of the prostate gland in various variants of its inflammatory changes. The practical use of these developments will help optimize the complex of diagnostic and therapeutic measures for a wide range of pathological conditions of the prostate gland. Verification of the accuracy of the constructed models showed the high efficiency of the proposed diagnostic methods based on neural network modeling, compared with the use of traditional diagnostic methods. The clinical characteristics and echographic signs of inflammatory diseases necessary for neural network modeling were analyzed and formed. Neural network models have been developed as an integral part of an expert system for assessing the clinical condition of urological patients with inflammatory diseases of the prostate gland. The effectiveness of the practical application of the developed models for diagnosing inflammatory diseases of the prostate gland was evaluated