Нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак

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 использован набор...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Искусственный интеллект
Дата:2014
Автори: Головко, В.А., Дривотинов, Б.В., Апанель, Е.Н., Войцехович, Г.Ю., Мастыкин, А.С.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2014
Теми:
Обучающие и экспертные системы
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85253
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати: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.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-85253
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
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак
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_short Нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак
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_sort нейроинтеллектуальная система диагностики транзиторных ишемических атак
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.
topic Обучающие и экспертные системы
topic_facet Обучающие и экспертные системы
publishDate 2014
language Russian
container_title Искусственный интеллект
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
title_alt Нейроiнтелектуальна система діагностики транзиторних ішемічних атак
Neural network system for transient ischemic attacks diagnostics
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.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85253
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.
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
first_indexed 2025-12-02T14:10:47Z
last_indexed 2025-12-02T14:10:47Z
_version_ 1850862673923670016

Схожі ресурси