ПЕРЕДБАЧЕННЯ ХВОРОБИ АЛЬЦГЕЙМЕРА ЗА ДОПОМОГОЮ БАЙЄСОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ (Computer systems and information technologies, 2025)
У цій статті представлено методологію оптимізації байєсівських нейронних мереж та їх застосування до комплексних задач прогнозування, з акцентом на діагностиці хвороби Альцгеймера. Хвороба Альцгеймера є нейродегенеративним станом, раннє виявлення якого є життєво важливим для початку своєчасного втручання та покращення результатів лікування. Запропонована методологія включає визначення оптимальної структури класичних нейронних мереж шляхом проведення пошуку по сітці для виявлення найкращої комбінації шарів і нейронів. Архітектура, визначена шляхом крос-валідації, є основою для побудови байєсівських нейронних мереж, де ваги, отримані з класичних моделей, використовуються в якості параметрів апріорних розподілів. Така інтеграція підвищує точність прогнозування, зберігаючи при цьому здатність байєсівської мережі до кількісної оцінки невизначеності.Байєсівські моделі навчаються за допомогою методу Монте-Карло марковських ланцюгів, а експерименти досліджують вплив апріорних параметрів розподілу, включаючи варіації середніх значень і стандартних відхилень. Результати показують, що середнє значення, рівне нулю, і стандартне відхилення 2.5 дають оптимальні результати, мінімізуючи похибку класифікації і збалансовуючи оцінку невизначеності. Збільшення стандартного відхилення покращує продуктивність до певного порогового значення, за яким подальший приріст є статистично незначущим. Здатність байєсівських нейронних мереж враховувати невизначеність надає критичні переваги для прийняття рішень у медичному контексті, особливо в сценаріях, пов'язаних з неповними або зашумленими даними.Результати дослідження демонструють, що байєсівські нейронні мережі на основі оптимізованих класичних архітектур можуть ефективно вирішувати задачі прогнозування в таких відповідальних сферах, як медицина. Використовуючи апріорні знання, запропонований підхід скорочує час навчання і підвищує продуктивність моделі, пропонуючи надійну основу для діагностики хвороби Альцгеймера. Подальші дослідження будуть присвячені автоматизації структурної оптимізації, оцінці впливу різних апріорних розподілів та поширенню цієї методології на інші нейродегенеративні розлади.
Keywords: Байєсові нейронні мережі; прогнозування хвороби Альцгеймера; машинне навчання; апріорні розподіли; глибоке навчання