Статьи с темой: «диагностика»
-
2013 № 6 Проектирование медицинских интеллектуальных систем поддержки принятия решений на основе нечетких информационных технологий.
В работе рассматриваются методы получения нечетких моделей для прогнозирования и медицинской диагностики в условиях неполного и нечеткого представления информации о решаемых задачах. Приводится практический пример получения правил нечеткого прогнозирования возникновения острого холецистита для системы поддержки принятия решений врача-гастроэнтеролога.
-
2020 № 3 Первый российский набор данных гистологических изображений патологических процессов молочной железы
Предложен набор размеченных гистологических изображений различных патологических процессов молочной
железы, включающий 104 микроскопических препарата от 92 пациентов и более 40 тысяч изображений. К набору данных
предложена аннотация с морфологическими типами, характером патологических процессов, степенью дифференцировки опухоли, характеристикой по классификации TNM и возрастом пациентов. Набор данных подготовлен в соответствии с внутренними процедурами ФГБУ ГНЦ ФМБЦ им. А. И. Бурназяна ФМБА России, не содержит персональных данных, а его элементы не позволяют идентифицировать пациента. Для исследовательских и образовательных целей набор данных доступен на странице репозитория GitHub и может быть использован для дальнейших исследований с целью повышения качества гистологической диагностики с помощью нейронных сетей. -
2017 № 4 Опыт разработки программного комплекса для нейросетевой диагностики и прогнозирования заболеваний гепатопанкреатодуоденальной зоны
В статье приводится опыт самостоятельной разработки программного комплекса для диагностики и прогнозирования заболеваний гепатопанкреатодуоденальной зоны с применением искусственной нейронной сети типа многослойного персептрона с активационной функцией – гиперболическим тангенсом. Описывается характеристика анализируемых данных, в качестве которых выступила совокупность факторов риска развития язвенной болезни, холецистита и панкреатита. Обосновывается потребность в применении автоматизированных систем управления, действующих на принципах искусственных нейронных сетей. Приводятся принципы функционирования многослойного персептрона, а также предлагаются модификации, оптимизирующие разработку программного комплекса и способствующие решению ряда проблем, возникающих при практической реализации самой системы, а также при подготовке данных. Предлагается набор возможных входных и выходных параметров сети, предназначенных для ее обучения. Статья содержит описание реализованного на практике интерфейса пользователя, сконструированного для создания, настройки, обучения и клинического применения искусственной нейронной сети, а также построения ее графов и статистической оценки качества ее функционирования.