Онтологічне моделювання бази знань для процесу розпізнавання дерматологічних захворювань на зображенні засобами нечіткої логіки

Abstract

​ У роботі досліджується проблема онтологічного моделювання бази знань для інтелектуальної підтримки процесу розпізнавання дерматологічних захворювань на зображеннях із використанням засобів нечіткої логіки. Актуальність теми зумовлена зростанням обсягів цифрових дерматологічних даних, необхідністю формалізації експертних знань та потребою у підвищенні інтерпретованості автоматизованих діагностичних рішень. Запропонований підхід поєднує онтологічне представлення предметної області дерматології, структурування ознак зображень шкіри та механізми нечіткого висновування для оброблення невизначеності під час класифікації патологічних станів. Розглянуто основні сутності онтології, їх властивості та зв’язки, а також логіку взаємодії між етапами попередньої обробки, сегментації, виділення ознак і формування діагностичного висновку. Показано, що застосування онтологічної моделі бази знань дає змогу підвищити узгодженість даних, інтегрувати знання з різних джерел та створити основу для розроблення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень у дерматології. ​ Ключові слова: онтологічне моделювання, база знань, нечітка логіка, дерматологічні захворювання, розпізнавання зображень, інтелектуальна система.

​ The paper investigates the problem of ontology-based knowledge base modeling for intelligent support of dermatological disease recognition from images using fuzzy logic. The relevance of the topic is driven by the growth of digital dermatological data, the need to formalize expert knowledge, and the demand for more interpretable automated diagnostic decisions. The proposed approach combines an ontological representation of the dermatology domain, structured image-feature knowledge, and fuzzy inference mechanisms for handling uncertainty in classification. The main ontology entities, their properties and relations, as well as the interaction between preprocessing, segmentation, feature extraction, and diagnostic inference stages are considered. It is shown that ontology-based knowledge modeling improves data consistency, enables integration of heterogeneous knowledge sources, and forms a foundation for intelligent clinical decision support systems in dermatology. ​ Keywords: ontological modeling, knowledge base, fuzzy logic, dermatological diseases, image recognition, intelligent system..