Нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак

dc.contributor.authorГоловко, В.А.
dc.contributor.authorДривотинов, Б.В.
dc.contributor.authorАпанель, Е.Н.
dc.contributor.authorВойцехович, Г.Ю.
dc.contributor.authorМастыкин, А.С.
dc.date.accessioned2015-07-23T12:47:43Z
dc.date.available2015-07-23T12:47:43Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractПриведено описание нейросетевой системы для прогнозной диагностики транзиторных ишемических атак (ТИА). Предлагаемый подход основан на интегрировании нелинейного метода главных компонент (NPCA) и многослойного персептрона (MLP). Для выполнения экспериментального исследования использован набор из 156 клинических случаев. При совмещении двух различных по функциональному предназначению нейронных сетей (NPCA и MLP) можно получить эффективное прогнозирование возможного возникновения транзиторной ишемической атаки. Основным преимуществом использования нейронных сетей является способность распознавать «новые» возможные эпизоды ТИА, что оказывает значимую помощь врачу в принятии диагностических решений и целебно для пациента.uk_UA
dc.description.abstractНаведений опис нейромережної системи для прогнозної діагностики транзиторних ішемічних атак (ТІА). Пропонований підхід заснований на інтеграції нелінійного методу головних компонент (NPCA) і багатошарового персептрона (MLP). Для виконання експериментального дослідження використаний набір з 156 клінічних випадків. При поєднанні двох різних по функціональному призначенню нейронних мереж (NPCA і MLP) можна отримати ефективне прогнозування можливого возникновения транзиторної ішемічної атаки. Основною перевагою використання нейронних мереж є здатність розпізнавати «нові» можливі епізоди ТІА, що надає значущу допомогу лікареві в ухваленні діагностичних рішень і цілюще для пацієнта.uk_UA
dc.description.abstractIn this paper the neural network model for transient ischemic attacks (TIA) recognition is described. The proposed approach is based on integration of nonlinear principal component analysis (NPCA) neural network and multilayer perceptron (MLP). The data set (156 cases) was used for experiments performing. When combining the two different functional neural networks (NPCA and MLP) can be an effective forecasting the possible occurrence of transient ischemic attack. The main advantage of using neural networks is the ability to recognize the "novel" episodes of possible TIA, which has a significant aid the physician in making diagnostic decisions and healthily for the patient.uk_UA
dc.identifier.citationНейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак / В.А. Головко, Б.В. Дривотинов, Е.Н. Апанель, Г.Ю. Войцехович, А.С. Мастыкин // Искусственный интеллект. — 2014. — № 2. — С. 141–156. — Бібліогр.: 25 назв. — рос.uk_UA
dc.identifier.issn1561-5359
dc.identifier.udc004.8.032.26
dc.identifier.urihttps://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85253
dc.language.isoruuk_UA
dc.publisherІнститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН Україниuk_UA
dc.relation.ispartofИскусственный интеллект
dc.statuspublished earlieruk_UA
dc.subjectОбучающие и экспертные системыuk_UA
dc.titleНейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атакuk_UA
dc.title.alternativeНейроiнтелектуальна система діагностики транзиторних ішемічних атакuk_UA
dc.title.alternativeNeural network system for transient ischemic attacks diagnosticsuk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Файли

Оригінальний контейнер

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
18-Golovko.pdf
Розмір:
828.64 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Стаття

Контейнер ліцензії

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
817 B
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: