НЕЙРОМЕРЕЖЕВИЙ ПІДХІД ДО МЕДИЧНОЇ ЕКСПРЕС-ДІАГНОСТИКИ

  • Т. Б. Мартинюк Вінницький національний технічний університет
  • Я. В. Запетрук Вінницький національний технічний університет
Ключові слова: медична діагностика, нейромережа, дискримінантний аналіз

Анотація

Сучасні комп’ютерні системи медичної діагностики ефективно розв’язують складні та важливі задачі в галузі медицини, зокрема діагностування хвороб, моніторинг стану пацієнтів, прогнозування результатів лікування, підтримку прийняття рішення щодо діагностування та лікування хворих. Це пов’язано з їх здатністю миттєво аналізувати і узагальнювати множину чинників в процесі діагностування біомедичних даних. Використання нейромережевих технологій у складі медичних експертних систем, зокрема для експрес-діагностування дозволяє значно покращити цей процес. Нейромережеві технології дозволяють реалізувати інтелектуальний аналіз даних, виконати інформаційний пошук, розпізнавання (класифікацію) об’єктів (симптомів) та візуалізацію отриманих результатів.

Виконано аналіз особливостей нейромережевого підходу до медичної експрес-діагностики. Аналіз методів та засобів біомедичного діагностування показав актуальність та перспективність застосування нейромережевих технології. Запропоновано нейромережевий класифікатор на базі вдосконаленої мережі Хеммінга з формуванням дискримінантних функцій. Це дозволяє виконати експрес-діагностику на наборі визначених симптомів із застосуванням сформованої в процесі навчання пам’яті ваг для конкретних захворювань. В процесі спрацювання вихідного шару нейромережевого класифікатора з’являється одиничний сигнал yk, який вказує на захворювання під k-м номером. Отже, формування бінарного вихідного сигналу  Y = {yi} запропонованого нейромережевого класифікатора забезпечує можливість візуалізації результату діагностування із застосуванням лінійки світлодіодів. Апаратна реалізація запропонованого нейромережевого класифікатора разом з програмною підтримкою дозволить значно прискорити процес діагностування, використовуючи біомедичні дані та нейромережеві системи експрес-діагностики.

Біографії авторів

Т. Б. Мартинюк, Вінницький національний технічний університет

д-р техн. наук, професор, професор кафедри лазерної та оптикоелектронної техніки

Я. В. Запетрук, Вінницький національний технічний університет

студент факультету автоматики та комп’ютерних систем управління

Посилання

О. З. Готра, В. Вуйцик і В. В. Григор’єв, Експертні системи. Львів, Україна: Ліга-Прес, 2006.

Медицинская диагностика. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://guruginka.ru/zdorov-ja/zdorovi poradi/14089-medichna-diagnostika-diagnostika-zdorov-ja-sistemi.html. Дата обращения: май. 20, 2019.

П. Джексон, Введение в экспертные системы. Москва, Россия: Вильямс, 2001.

Методи класифікації інформації. [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://helpstudenty.at.ua/publ/katalog_dlja_studenta/informacionnye_sistemy/metodi_klasifikaciji_informaciji/25-1-0-741. Дата звертання: Трав. 20, 2019.

С. М. Злепко, О. Л. Лаугс, К. С. Навроцька і С. В. Тимчик, «Автоматизований медичний комплекс для оцінювання здоров’я студентів», Патент України А61В 5/00. № 101608 МПК(2008), 25.09.2015.

В. И. Юнкеров и С. Е. Григорьев, Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований. СПб, Россия: ВМедА, 2002.

Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования в хирургии. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.medicum.nnov.ru/nmj/2003/1/26.php. Дата обращения: май, 24, 2019.

Алгоритм построения экспертных систем на нейронных сетях. [Электронный ресурс]. Режим доступа: ttp://elib.altstu.ru/elib/books/Files/pv2009_0102/pdf /001garkol.pdf. Дата обращения: май, 25, 2019.

Р. М. Рангаян, Анализ биомедицинских сигналов. Практический подход. Москва, Россия: ФИЗМАТЛИТ, 2007.

С. Осовский, Нейронные сети для обработки информации. Москва, Россия: Финансы и статистика, 2002.

Р. Каллан, Основные концепции нейронных сетей. Москва, Россия: Вильямс, 2003.

Использование нейроннных сетей. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.neuroproject.ru/articles_dak_nn.php. Дата обращения: май, 29, 2019.

Нейронный классификатор. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.chat.ru/~neurocomp.html. Дата обращения: Июнь, 3, 2019.

Нейронные сети в кардиологии. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.icm.ru/~masich/win/lexion/neyro/medicine.html. Дата обращения: Июнь. 3, 2019.

Т. Б. Мартинюк, А. В. Медвідь і Л. М. Куперштейн, «Класифікатор», Патент України G06G 7/00. № 76519 МПК(2008), 10.01.2013.

Т. Б. Мартинюк, і Я. В. Запетрук, «Класифікатор» Патент України G06G 7/00. №133874 МПК(2008), 25.04.2019.

Лінійка світлодіодів. [Електронний ресурс]. Режим доступу: http://arduino.ua/prod1624-poloska-s-8-rgb-svetodiodami . Дата звертання: Квіт. 15, 2018.

Т. Б. Мартинюк, і Я. В. Запетрук, «Реалізаційні моделі базових вузлів нейромережевого класифікатора», на Шостій міжнар. наук.-техн. конф. Оптоелектронні інформаційні технології «Фотоніка ОДС - 2018», Вінниця, 2018, с. 27.

Т. Б. Мартинюк і А. В. Маслій, «Аналіз обчислювального процесу в нейромережевому класифікаторі», Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія, № 3 (Ф), с. 55-60, 2017.

Т. Б. Мартинюк, А. Г. Буда, А. С. Біляєва, і Я. В.Запетрук, «Пристрій для моделювання нейрона,» Патент України G06G 7/00. №12554 МПК(2008), 10.05.2018.

В. Б. Стешенко, ПЛИС фирмы Altera: элементная база, система проектирования и языки описания аппаратуры. Москва, Россия: Издательский дом «Додэка-XXI», 2002.

Переглядів анотації: 173 Завантажень PDF: 72
Опубліковано
2019-12-23
Як цитувати
[1]
Т. Мартинюк і Я. Запетрук, НЕЙРОМЕРЕЖЕВИЙ ПІДХІД ДО МЕДИЧНОЇ ЕКСПРЕС-ДІАГНОСТИКИ, Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 6, с. 37-44, Груд 2019.
Номер
Розділ
Інформаційні технології та комп'ютерна техніка

Завантаження

Данные скачивания пока не доступны.