Статья 1419

Название статьи

ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА СЕРОЛОГИЧЕСКИХ МАРКЕРОВ ГЕПАТИТА 

Авторы

Астафьев Андрей Николаевич, ассистент, кафедра физики и биомедицинской техники, Липецкий государственный технический университет (Россия, г. Липецк, ул. Московская, 30), E-mail: a.n.astafyev@gmail.com
Геращенко Сергей Иванович, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой медицинской кибернетики и информатики, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: mpo@list.ru
Юрков Николай Кондратьевич, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой конструирования и производства радиоаппаратуры, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: kipra@pnzgu.ru 

Индекс УДК

004.891.3 

DOI

10.21685/2072-3059-2019-4-1 

Аннотация

Актуальность и цели. Объектом исследования является методика диагностики нозологической формы гепатита с применением нейронных сетей. Диагностика нозологической формы предлагается с помощью использования системы поддержки принятия решения, реализующей нейросетевое моделирование. Система поддержки принятия решения позволяет решать сложные задачи, в которых требуется опыт специалиста, анализирующего точную оценку различных альтернативных диагнозов и предсказательный функционал.
Материалы и методы. Применены нейронной сети каскадной корреляции с настраиваемой топологией для системы поддержки принятии решения, где входными данными являются серологические маркеры, а выходными – нозологическая форма гепатита.
Результаты. Разработана система поддержки принятия решения, которая способна на основе значений серологических маркеров производить диагностику нозологической формы гепатита.
Выводы. Система поддержки принятия решения является подходящим методом для принятия клинических решений, так как изначально включает обработку частичных доказательств и неопределенности в отношении последствий прогнозируемых вмешательств.

Ключевые слова

система поддержки принятия решения, нозология гепатита, серологические маркеры, нейронная сеть каскадной корреляции 

 

 Скачать статью в формате PDF

Список литературы

1. Геращенко, С. М. Джоульметрический декомпозиционный метод контроля состояний биологических объектов и его реализация / С. М. Геращенко, А. А. Митин, С. И. Геращенко // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2009. – № 4 (12). – С. 93–100.
2. Кореневский, Н. А. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования / Н. А. Кореневский // Вестник новых медицинских технологий. – 2006. – Т. 13, № 2. – С. 6–9.
3. Златорев, А. М. Сравнительная оценка эффективности диагностики заболеваний легких на основе дискриминантного анализа и нейронных сетей / А. М. Златорев, Н. Е. Казимирова, М. А. Радченко // Вестник Саратовского государственного технического университета. – 2012. – Т. 1, № 2 (64). – С. 322–327.
4. Leung, M. K. K. Deep learning of the tissue-regulated splicing code / M. K. K. Leung, H. Y. Xiong, L. J. Lee, B. J. Frey // Bioinformatics. – 2014. – Vol. 30, iss. 12. – P. i121–i129.
5. Астафьев, А. Н. Применение нейронной сети с направленной активацией нейронных элементов для оценки эффективности лечения гепатита / А. Н. Астафьев, С. Ф. Четвериков // Труды международного симпозиума Надежность и качество. – 2016. – Т. 2. – С. 281–283.
6. Ку ссу ль, М. Э. Модульное представление нейронных сетей / М. Э. Куссуль // ММС. – 2006. – № 4. – С. 51–62.
7. Newman, M. E. J. Mixture models and exploratory analysis in networks / M. E. J. Newman, E. A. Leicht // PNAS. – 2007. – Vol. 104 (23). – P. 9564–9569. 

 

Дата создания: 03.12.2019 11:41
Дата обновления: 10.03.2020 13:29