Исследование и реализация метода синтеза вариационного автоэнкодера и генеративно-состязательных сетей в задачах создания новых медицинских данных

Abstract

В работе рассматривается решение задачи синтеза новых медицинских данных. Для решения поставленной задачи используются такие интеллектуальные алгоритмы, как: вариацианный автоэнкодер, генеративно-состязательные сети, а также коллаборация данных методов. В результате исследования выявлены плюсы и минусы каждого рассматриваемого алгоритма. Реализованные модели использованы в качестве метода расширения исходной выборки для обучения моделей анализа данных.

The work is solving the problem of synthesizing new medical data. To solve this problem, such intelligent algorithms are used as: variational autoencoder, generative adversarial networks, as well as the collaboration of these methods. As a result of the study, the pros and cons of each considered algorithm were revealed. The implemented models are used as a method for expanding the original sample for training models data analysis.