Розроблено метод навчання нової каскадної радіально-базисної нейронної
мережі (КРБНМ), який полягає у тому, що процес знаходження оптимальних значень параметрів КРБНМ розбивається на 2 етапи, на першому з яких оптимізуються нелінійні параметри радіально-базисних (РБ) функцій, а на
другому ваги зв'язків нейронних мереж (НМ), завдяки чому знижується загальна вимірність задачі оптимізації та прискорюється робота алгоритму навчання.
При цьому використання комбінованого алгоритму дозволило знизити похибку діагностування типу епітелію на 18%. На основі представленого методу розроблено інтелектуальну систему для розпізнавання об'єктів на оптичних зображеннях. Представлена система може використовуватись в діагностичних цілях, як допоміжний засіб для встановлення діагнозу. Програмно реалізована
система використовується в Інституті педіатрії, акушерства і гінекології,
Київській обласній лікарні №2 і в медичному комплексі "Сирець".