НЕЙРОСЕТЕВАЯ СИСТЕМА ДИАГНОСТИКИ АЛЛЕРГИЧЕСКОГО И ИНФЕКЦИОННОГО РИНИТА У ДЕТЕЙ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Разработать систему дифференциальной диагностики ринитов инфекционной и аллергической этиологии. Материалы и методы. Данные 217 пациентов детского возраста с инфекционным и аллергическим ринитом были использованы для построения диагностической системы на основе технологии нейронных сетей. Результаты. Создана система дифференциальной диагностики, позволяющая с помощью минимального числа входных параметров с высокой точностью ставить диагнозы «инфекционный ринит» и «аллергический ринит». Виртуальные компьютерные эксперименты по оценке роли пассивного курения для прогноза данных заболеваний показали противоречивые результаты, требующие дальнейшего изучения. Выводы. Разработанная диагностическая система может быть использована по принципу «предварительная диагностика аллергического ринита без аллерголога» в работе педиатров, терапевтов, врачей общей практики, а также для скрининговой диагностики в условиях центров здоровья.

Об авторах

Наталия Витальевна Минаева

Пермский государственный медицинский университет им. академика Е. А. Вагнера

Email: docnvm@mail.ru
доктор медицинских наук, профессор кафедры педиатрии ФДПО

Наталья Алексеевна Кумпан

Пермский государственный национальный исследовательский университет

бакалавр кафедры прикладной математики и информатики

Леонид Нахимович Ясницкий

Пермский государственный национальный исследовательский университет

доктор технических наук, профессор кафедры прикладной математики и информатики

Дарья Михайловна Ширяева

Пермский государственный медицинский университет им. академика Е. А. Вагнера

аспирант кафедры педиатрии ФДПО

Список литературы

  1. Черепанов Ф. М., Ясницкий Л. Н. Нейросимулятор 5.0. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014618208. Заявка Роспатент № 2014614649. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 12.08.2014.
  2. Ясницкий Л. Н., Думлер А. А., Богданов К. В., Полещук А. Н., Черепанов Ф. М., Макурина Т. В., Чугайнов С. В. Диагностика и прогнозирование течения заболеваний сердечно-сосудистой системы на основе нейронных сетей. Медицинская техника 2013; 3: 42-44.
  3. Ясницкий Л. Н. Нейронные сети - инструмент для получения новых знаний: успехи, проблемы, перспективы. Нейрокомпьютеры: разработка, применение 2015; 5: 48-56.
  4. Das R., Turkoglu I., Sengur A. Effective diagnosis of heart disease through neural networks ensembles. Expert Systems with Applications 2009; 36(4): 7675-7680.
  5. Johnsson D., Gil M., Garicia Chemizo J. M., Paya A. S., Fernandez D. R. Application of artificial neural networks in the diagnosis of urological dysfunctions. Expert Systems with Applications 2009; 36 (3): 5754-5760.
  6. Yumusak O. E. N., Temurtas F. Chest diseases diagnosis using artificial neural networks. Expert Systems with Applications 2010; 37 (12): 7648-7655.
  7. Yasnitsky L. N., Dumler A. A., Poleshchuk A. N., Bogdanov C. V., Cherepanov F. M. Artificial neural networks for obtaining new medical knowledge: diagnostics and prediction of cardiovascular disease progression. Biol. Med. (Aligarh) 2015; 7(2): BM-095-15,8.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Минаева Н.В., Кумпан Н.А., Ясницкий Л.Н., Ширяева Д.М., 2015

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».