УДК 004.89

КЛАССИФИКАЦИЯ И ВЫБОР ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ РАБОТЫ С НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ В РАМКАХ ПОСТРОЕНИЯ МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

Шеломенцева Инга Георгиевна1, Носкова Елена Евгеньевна2
1Сибирский федеральный университет, магистрант кафедры "Системы автоматики, автоматизированного управления и проектирования" института космических и информационных технологий
2Сибирский федеральный университет, к.т.н., доцент кафедры "Системы автоматики, автоматизированного управления и проектирования" института космических и информационных технологий

Аннотация
В статье приведен обзор существующего программного обеспечения для работы с нейронными сетями, выполнена их классификация, сформулированы требования и создана сводная таблица для оценка пригодности их использования в рамках построения медицинской диагностической системы.

Ключевые слова: медицинская диагностическая система, нейронный конструктор, нейронный эмулятор, нейросети


CLASSIFICATION AND SELECTION OF NEURAL NETWORKS SOFTWARE IN THE CONSTRUCTION OF MEDICAL DIAGNOSTIC SYSTEMS

Shelomentseva Inga Georgievna1, Noskova Elena Evgenievna2
1Siberian Federal University, graduate student of the department "Automation systems, automated management and design", Institute of Space and Information Technologies,
2Siberian Federal University, Ph.D., associate professor of the department "Automation systems, automated management and design", Institute of Space and Information Technologies

Abstract
The article provides an overview of existing software to work with neural networks, their classification is made, formulated requirements and created a summary table for the assessment of the suitability of their use in the construction of medical diagnostic systems.

Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Шеломенцева И.Г., Носкова Е.Е. Классификация и выбор программного обеспечения для работы с нейронными сетями в рамках построения медицинской диагностической системы // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 11 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/11/74149 (дата обращения: 24.11.2016).

В настоящее время медицинские информационные системы представлены широким кругом решаемых задач, в том числе и задачей автоматизированной медицинской диагностики. При этом медицинские диагностические системы могут быть построены на основе нейронных сетей и/или экспертных систем.

В рамках текущего исследования перед авторами встала задача выбора оптимального инструментального средства для реализации медицинской диагностической системы на базе нейронных сетей. В результате анализа литературы по теме, были определены следующие базовые классификации средств создания нейросетей.

Классификация по способу распространения. Как и любое программное обеспечение, инструментальные средства создания нейросетей делятся на коммерческие, бесплатные и условно-бесплатные.

Классификация по функциональной составляющей. При работе с нейронной сетью необходимо пройти ряд этапов, стандартными являются этапы создания нейросети, ее обучения, оптимизации и генерации. Реализация этих этапов составляет минимальный функциональный набор инструментального средства для работы с нейронными сетями. Дополнительный функциональный набор может включать в себя инструменты анализа результатов, генерации исходных кодов, подготовки данных для исследования. Как правило, коммерческие версии обладают большей функциональностью и методическим наполнением пакета.

Классификация по использованию. Данный вид классификации позволяет разделить программные продукты с точки зрения погружения пользователя в теорию нейронных сетей. Нейросетевые модели предоставляют пользователю возможность работы с конкретной моделью нейронной сети, например, с нейронной сетью Кохоненна. Нейросетевые эмуляторы реализуют сразу несколько моделей нейросетей, не требуют от пользователя обширных знаний и предоставляют удобный интерфейс для работы. Нейросетевые конструкторы ориентированы на продвинутого пользователя, обладающего знаниями процессов реализации нейронных сетей, обладающего навыками программирования. Системы оптимизации или нейросетевые комплексы включают теорию нейросетей только как элемент решаемой задачи, совместно с другими технологиями, например, Data Mining.

Классификация по степени интеграции. По степени интеграции инструментальные средства делятся на три основных типа – надстройки над методо-ориентированным ПО, универсальные средства и специализированные средства [1]. К первой группе относятся нейросетевые расширения над пакетами MS Excel, Matlab, Statistica, ко второй – программы, реализующие стандартные нейронные алгоритмы, к последней группе относятся программы для решения конкретной задачи в конкретной области человеческого знания.

Классификация по поддерживаемым языкам и платформам. Как и любое программное обеспечение, средства нейросетевой обработки можно классифицировать по поддерживаемым ими платформам и языков программирования.

Уже в процессе анализа классификаций программного обеспечения для работы с нейронными сетями, авторами были сформулированы первичные требования. Программные продукты были ограничены нейронными эмуляторами, конструкторами, надстройками и библиотеками. При этом из рассмотрения были исключены одиночные нейромодели, специализированные средства и нейросетевые комплексы, как не отвечающие задачам исследования.

Сформулируем критерии отбора программного обеспечения для работы с нейросетями для задач медицинской диагностики в рамках проводимого исследования:

  1. бесплатно распространяемое ПО;
  2. поддерживающее с++;
  3. использующееся в медицинской диагностике;
  4. ориентированное на распознавание образов;
  5. поддерживающее платформу Windows;

В результате анализа предлагаемых программных продуктов для работы с нейросетями, была создана таблица 1, где определены тип программного обеспечения, способ его распространения, поддерживаемые языки программирования и платформы. Безусловно, в итоговой таблице нет таких критериев, как использующееся в медицинской диагностике и ориентированное на распознавание образов. Данные характеристики не были выбраны в качестве основных, так как анализ показал, что все нейросетевые эмуляторы и конструкторы можно использовать для задач медицинской диагностики и распознавания образов.

Анализ таблицы 1 позволил определиться с базовыми программными продуктами для реализации задач текущего исследования. К ним можно отнести нейросетевой эмулятор Simbrain, нейросетевой конструктор MemBrain, библиотеку FANN и надстройку Statistica Neural Networks.

Таблица 1. Программное ПО для работы с нейросетями

Название ПО Тип ПО Способ распространения Поддерживаемые языки Гиперссылка Платформа
EasyNN нейросетевой эмулятор commercial software http://www.easynn.com/ Windows®  - all versions
FANN библиотека нейросетевых моделей free open source C http://leenissen.dk/fann/wp/ кросс-платформенная
libF2N2 библиотека нейросетевых моделей free open source C++, PHP http://lwneuralnetplus.sourceforge.net/ GNU Linux
Matlab Neural Network надстройка для поддержки нейросетевых моделей trial, commercial software https://www.mathworks.com/products/fuzzy-logic/?requestedDomain=www.mathworks.com Надстройка над программой Matlab

 

MemBrain нейросетевой конструктор free software для некоммерческого использования C++, C# http://www.membrain-nn.de/english/download_en.htm Microsoft

Windows

NEST нейросетевой эмулятор free open source Python http://www.nest-simulator.org/ Linux, Mac OS X, виртуальные машины для использования под управлением ОС Windows, IBM BlueGene
Neural Bench нейросетевой эмулятор free software для некоммерческого использования http://neuralbench.com/RUS/INDEX.HTM Windows 95
NeuralWorks нейросетевой конструктор commercial software http://www.neuralware.com/ Windows, Linux
Neuroph нейросетевой эмулятор free open source Java http://neuroph.sourceforge.net/ Windows, Mac OS X, and Linux
NeuroShell2 v3.0 нейросетевой эмулятор commercial software http://www.wardsystems.com/neuroshell2.asp

 

Windows 7, Windows Vista, Windows XP и Windows 2000 с SP4
NeuroSolutions нейросетевой конструктор с расширениями NeuroSolutions for MATLAB и С++

Code Generations

commercial software С++ http://www.neurosolutions.com/ Windows XP (x86/x64), Vista (x86/x64), 7 (x86/x64), Windows 8.1

(x86/x64), or Windows 10 (x86/x64)

NeuroSolutions нейросетевой конструктор trial, commercial software C++ http://www.neurosolutions.com/ Windows®  - all versions
Simbrain нейросетевой эмулятор free open source Java http://www.simbrain.net/ Windows, Mac OS X, and Linux
SNNS нейросетевой конструктор free software для некоммерческого использования С http://www.ra.cs.uni-tuebingen.de/SNNS/ Unix
Statistica Neural Networks надстройка для поддержки нейросетевых моделей trial, commercial software C, C++, C# или Java http://statsoft.ru/products/STATISTICA_Neural_Networks/ Надстройка над программой Statistica

 

Tiberius нейросетевой эмулятор trial, commercial software http://www.tiberius.biz/ Windows®  - all versions
Torch библиотека машинного обучения, в том числе и  нейросетевых моделей free open source https://github.com/torch кросс-платформенная
Нейросимулятор нейросетевой эмулятор pre production http://www.lbai.ru/#;show;course

Библиографический список
  1. Черепанов Ф.М. Симулятор нейронных сетей для вузов // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. – 2012. – № 3. – С. 98-105.


Все статьи автора «Шеломенцева Инга Георгиевна»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться:
  • Регистрация