Разработка нейросетевой модели для диагностирования болезней желудочно-кишечного тракта у собак

Толстова Елизавета Антоновна, Ормели Александр Федорович, Большелапов Михаил Александрович, Селютин Александр Дмитриевич

В статье приведено решение проблемы диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта у собак. Данная задача является актуальной для экспертов ветеринаров. Для решения стоящей проблемы разработана нейросетевая модель многослойного перцептрона, позволяющая классифицировать заболевания в зависимости от поступающих входных параметров, а также, создан веб-интерфейс для обученной модели. Разработанный интерфейс позволяет взаимодействовать с системой максимально комфортным способом. Цель: разработка нейросетевой модели многослойного перцептрона для классификации заболезней желудочно-кишечного тракта у собак. Методы: общетеоретические - анализ специальной литературы, изучение статистических данных; математические - сетевое моделирование, программирование, визуализация. Результаты: была разработана система диагностики болезней желудочно-кишечного тракта у собак. Система имеет удобный пользовательский веб-интерфейс. Выводы: разработанная система может использоваться ветеринарами при возникновении трудностей диагностики конкретного заболевания желудочно-кишечного тракта у собак.

Ключевые слова:гастрит, панкреатит, язва желудка, Flask, многослойный перцептрон