Нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак

• Published in: Искусственный интеллект
• Date: 2014
• Main Authors: Головко, В.А., Дривотинов, Б.В., Апанель, Е.Н., Войцехович, Г.Ю., Мастыкин, А.С.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2014
• Subjects: Обучающие и экспертные системы
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85253
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Нейроинтеллектуальная 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.

Приведено 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. Наведений 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. In 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.