Публикации автора

Диагностика болезни Альцгеймера на ранней стадии развития играет существенную роль при лечении данного заболевания, поскольку определение тяжести заболевания и риска его прогрессирования позволяет провести профилактические меры своевременно, до того, как сформируются необратимые поражения головного мозга. Болезнь Альцгеймера представляет собой хроническое дегенеративное заболевание, связанное с повреждением нейронов головного мозга. Для диагностики данного заболевания наряду с другими методами используется МРТ головного мозга. Интерес представляют формализованные автоматизированные инструменты анализа МРТ, которые могут служить средством поддержки принятия решений при постановке диагноза. Эффективным механизмом разработки подобных инструментов при наличии большой обучающей выборки могут служить методы глубокого обучения, в частности методы, базирующиеся на построении сверточных нейронных сетей. Обзор исследований в данной области отражает целый ряд успешных вычислительных экспериментов по применению сверточных нейронных сетей к анализу медицинских изображений. В данной работе осуществляется попытка использовать сверточную нейронная сеть (CNN) для классификации стадии болезни Альцгеймера на основе МРТ головного мозга. Выделяются следующие основные классы (уровни заболевания): NonDementia (отсутствие деменции), VeryMildDementia (ранняя деменция), MildDementia (умеренная деменция), ModerateDementia (тяжелая деменция). Предложенная в работе модель демонстрирует хорошее качество с позиции основных метрик классификации, позволяет с большой точностью определять все стадии заболевания, причем, лучше всего определяется класс VeryMildDemented. Распознавание именно данной стадии заболевания очень важно с точки зрения подбора предупреждающего развитие болезни лечения.

Эффективность проекта во многом зависит от используемой стратегии управления ресурсными параметрами задач проекта, которые могут выполняться последовательно и параллельно. Распределение ресурсов может носить детерминированный и стохастический характер, но на практике проекты, как правило, реализуются в условиях риска и неопределенности, поэтому в процессе планирования ресурсного обеспечения проекта нужно учитывать факторы риска и неопределенности, которые могут носить эндогенный (внутренний организационный) и экзогенный (внешний) характер. Для моделирования влияния на проект факторов риска и неопределенности, а также оценки эффективности используемой стратегии ресурсного обеспечения можно использовать инструментарий имитационного моделирования, удовлетворяющий определенным требованиям адаптивности и возможности реализации обратной связи. Подобный инструментарий имитационного моделирования можно построить на базе аппарата сетей Петри. Цель исследования заключается в разработке алгоритма имитационного моделирования процесса выполнения проекта при определенной стратегии ресурсного обеспечения, базирующегося на построении модели данного процесса в виде временной сети Петри. На начальном этапе строится сетевой граф проекта и на основании средних или зафиксированных по некоторому принципу значений вычисляется критический путь, критическое время выполнения всего проекта, и временные параметры для каждого события и каждой работы. По сетевому графу с рассчитанными значениями временных параметров реализации работ строится цветная временная сеть Петри, переходы маркеров в которой осуществляются при выполнении определенного блока временных и ресурсных ограничений. Моделирование процесса выполнения работ на основе цветных временных сетей Петри позволит оценить эффективность управления ресурсами проекта.