Статьи с темой: «искусственная нейронная сеть»
-
2019 № 4 Прогнозирование рецидива у пациентов с болезнью Иценко-Кушинга после успешной эндоскопической трансназальной аденомэктомии: нейросетевая модель и ее программная реализация
Введение. В связи с высокой частотой возникновения рецидивов у пациентов с болезнью Иценко-Кушинга
после эндоскопической трансназальной аденомэктомии (до 55% в период до 5 лет) актуальна разработка способа прогнозирования рецидива заболевания на основании совокупности факторов.
Материалы и методы. В исследование включены 219 пациентов, перенесших эндоскопическую трансназальную аденомэктомию в 2007–2014 гг. В течение 3 лет ремиссия сохранялась у 172 пациентов, рецидив развился у 47 пациентов. Выполнялось построение искусственных нейронных сетей различных топологий в ППП Statistica v. 13, и далее – программная
реализация наилучшей сети.
Результаты. Построена высокоэффективная искусственная нейронная сеть (3-слойный персептрон), позволяющая прогнозировать рецидив в срок до 3 лет либо ремиссию в течение не менее 3 лет. Диагностическая чувствительность модели составила 74%, специфичность – 97%, прогностическая ценность положительного результата (рецидива) – 85%, прогностическая ценность отрицательного результата (ремиссии) – 93%. Предикторами модели являются пол, возраст пациента на момент операции, длительность заболевания, тип аденомы по данным МРТ, уровни адренокортикотропного гормона и кортизола
в крови в раннем послеоперационном периоде. На основе модели разработан онлайн–калькулятор, доступный врачам для бесплатного практического использования на http://medcalc.appspot.com/.
Заключение. Разработанная и программно реализованная нейросеть является эффективным инструментом для прогнозирования рецидивов болезни Иценко-Кушинга и позволит осуществлять персонализированный подход к ведению пациентов, перенесших нейрохирургическую операцию.
-
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.