Исследование эффективности методов искусственного интеллекта при идентификации рамановских спектров кожных новообразований

Abstract

В работе рассматривается задача идентификации типа новообразования по данным рамановского рассеяния. Для построения моделей классификации используются следующие методы искусственного интеллекта: случайный лес, градиентный бустинг и многослойный перцептрон. Построены модели классификации для трех случаев классификации. В качестве признаков использовались спектральные отсчеты, данные анамнеза пациентов и признаки, выделенные с помощью анализа методом разрешения многомерных кривых. ROC AUC построенных моделей варьируется от 0,79 до 0,84. Результаты исследования подтверждают возможности успешного применения искусственного интеллекта для задач анализа спектральных данных.