Експертний аналіз ультразвукових зображень є однією з важливих ланок діагностики захворювань щитовидної залози. Крім візуального аналізу в сучасних експертних системах активно використовуються методи автоматичної обробки та аналізу зображень з метою діагностики, при цьому нейронні мережі дають більш стійке розпізнавання захворювання, навіть для фрагментарних або сильно зашумлених даних. В роботі представлена модель самоорганізуючої нейронної мережі Athena. Наведені результати застосування нейронної мережі для діагностики захворювань щитовидної залози за статистичними параметрами її ультразвукових зображень і отримано стійке визначення діагностичного висновку при ультразвукових обстеженнях з ефективністю 80-85%.
