Нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак

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 испо...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Искусственный интеллект
Datum:2014
Hauptverfasser: Головко, В.А., Дривотинов, Б.В., Апанель, Е.Н., Войцехович, Г.Ю., Мастыкин, А.С.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2014
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85253
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862663059037749248
author Головко, В.А.
Дривотинов, Б.В.
Апанель, Е.Н.
Войцехович, Г.Ю.
Мастыкин, А.С.
author_facet Головко, В.А.
Дривотинов, Б.В.
Апанель, Е.Н.
Войцехович, Г.Ю.
Мастыкин, А.С.
citation_txt 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.
collection DSpace DC
container_title Искусственный интеллект
description 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.
first_indexed 2025-12-02T14:10:47Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-85253
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1561-5359
language Russian
last_indexed 2025-12-02T14:10:47Z
publishDate 2014
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
record_format dspace
spelling Головко, В.А.
Дривотинов, Б.В.
Апанель, Е.Н.
Войцехович, Г.Ю.
Мастыкин, А.С.
2015-07-23T12:47:43Z
2015-07-23T12:47:43Z
2014
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.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85253
004.8.032.26
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.
ru
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Искусственный интеллект
Обучающие и экспертные системы
Нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак
Нейроiнтелектуальна система діагностики транзиторних ішемічних атак
Neural network system for transient ischemic attacks diagnostics
Article
published earlier
spellingShingle Нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак
Головко, В.А.
Дривотинов, Б.В.
Апанель, Е.Н.
Войцехович, Г.Ю.
Мастыкин, А.С.
Обучающие и экспертные системы
title Нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак
title_alt Нейроiнтелектуальна система діагностики транзиторних ішемічних атак
Neural network system for transient ischemic attacks diagnostics
title_full Нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак
title_fullStr Нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак
title_full_unstemmed Нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак
title_short Нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак
title_sort нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак
topic Обучающие и экспертные системы
topic_facet Обучающие и экспертные системы
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85253
work_keys_str_mv AT golovkova neirointellektualʹnaâsistemadiagnostikitranzitornyhišemičeskihatak
AT drivotinovbv neirointellektualʹnaâsistemadiagnostikitranzitornyhišemičeskihatak
AT apanelʹen neirointellektualʹnaâsistemadiagnostikitranzitornyhišemičeskihatak
AT voicehovičgû neirointellektualʹnaâsistemadiagnostikitranzitornyhišemičeskihatak
AT mastykinas neirointellektualʹnaâsistemadiagnostikitranzitornyhišemičeskihatak
AT golovkova neirointelektualʹnasistemadíagnostikitranzitornihíšemíčnihatak
AT drivotinovbv neirointelektualʹnasistemadíagnostikitranzitornihíšemíčnihatak
AT apanelʹen neirointelektualʹnasistemadíagnostikitranzitornihíšemíčnihatak
AT voicehovičgû neirointelektualʹnasistemadíagnostikitranzitornihíšemíčnihatak
AT mastykinas neirointelektualʹnasistemadíagnostikitranzitornihíšemíčnihatak
AT golovkova neuralnetworksystemfortransientischemicattacksdiagnostics
AT drivotinovbv neuralnetworksystemfortransientischemicattacksdiagnostics
AT apanelʹen neuralnetworksystemfortransientischemicattacksdiagnostics
AT voicehovičgû neuralnetworksystemfortransientischemicattacksdiagnostics
AT mastykinas neuralnetworksystemfortransientischemicattacksdiagnostics