Клиническое использование системы обработки и анализа информации на основе искусственной нейронной сети типа «многослойный персептрон»


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Улучшение результатов хирургического лечения больных с патологией щитовидной железы путем разработки программы для ЭВМ, позволяющей оптимизировать диагностику, наблюдение и прогноз течения заболевания. Материалы и методы. Совместно с кафедрой вычислительной техники и защиты информации Уфимского государственного авиационного технического университета была разработана программа «Интеллектуальная система диагностики патологии щитовидной железы на основе нейросетевых технологий». Результаты. Авторами разработана и зарегистрирована программа для ЭВМ «Интеллектуальная система диагностики патологии щитовидной железы на основе нейросетевых технологий», позволяющая проводить сбор, хранение и анализ информации о пациентах. Программа также способна на основе введенной информации о пациенте самостоятельно выставлять предполагаемый диагноз и прогнозировать результат лечения заболевания. Программой проведен анализ 148 историй болезней и амбулаторных карт больных с диффузным токсическим зобом, точность выставления диагноза составила более 90%, точность прогноза исхода заболевания боле 75%. Вывод. Применение современных методов диагностики и обработки полученных данных при помощи биомедицинской статистики, а также нейросетевых систем обработки и анализа информации позволяет оптимизировать ведение пациентов, хранение и обработку медицинской информации, а также проводить дифференциальную диагностику заболеваний.

Об авторах

Сергей Владимирович Федоров

Башкирский государственный медицинский университет

Email: fedorow707@mail.ru
д.м.н., профессор кафедры хирургических болезней с курсом эндоскопии ИПО

Марат Шамилевич Кашаев

Башкирский государственный медицинский университет Республиканская клиническая больница им. Г. Г. Куватова

к.м.н., врач отделения сосудистой хирургии. ассистент кафедры общей хирургии

Тимур Рустамович Кашаев

Уфимский государственный авиационный технический университет, г. Уфа, Россия

к.т.н., кафедра вычислительной техники и защиты информации

Список литературы

  1. Брюхомицкий Ю. А. Нейросетевые модели для систем информационной безопасности: учеб. пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ 2005: 160.
  2. Галушкин А. И. Теория нейронных сетей: учеб. пособие для вузов. М. : Радиотехника 2000: 415.
  3. Кашаев М. Ш. Профилактика специфических послеоперационных осложнений у больных диффузным токсическим зобом: автореф. дис. … канд. мед. наук. Уфа 2008: 23.
  4. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети: теория и практика. М.: Горячая линия-Телеком 2002: 381.
  5. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики: перцептроны и теория механизмов мозга. М.: Мир 1965: 480.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Федоров С.В., Кашаев М.Ш., Кашаев Т.Р., 2013

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».