CLINICAL USE OF INFORMATION PROCESSING AND ANALYSIS SYSTEM BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK OF “MULTILAYER PERCEPTRON” TYPE


Cite item

Full Text

Abstract

Aim. To improve the results of surgical treatment of patients with thyroid gland pathology by means of developing electronic computer (EC) program allowing to optimize diagnosis, observation and prognosis of the disease course. Materials and methods. Together with the Chair of Computer Engineering and Information Security of Ufa State Aviation and Technical University the program “Intellectual System for Diagnosis of Thyroid Pathology Based on Neuronet Technologies” was developed. Results. The authors worked out and registered EC program “Intellectual System for Diagnosis of Thyroid Pathology Based on Neuronet Technologies” permitting to collect, store and analyze information on patients. The program is also capable of presenting the supposed diagnosis and result of treatment on the basis of the introduced information. Analysis of 148 case histories and ambulatory records of patients with diffuse toxic goiter was carried out; accuracy of diagnosis was > 90%; accuracy of disease outcome prediction was >75%. Conclusion. The applied modern methods of diagnosis and processing of the obtained data by means of biomedical statistics as well as neuronet information processing and analysis system make it possible to optimize patients’ management, storage and processing of medical information and permits to conduct differential diagnosis of diseases.

Full Text

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

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2013 Fedorov S.V., Kashaev M.S., Kashaev T.R.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 70264 от 13.07.2017 г
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ЭЛ № ФС 77 - 75489 от 05.04.2019 г
.



This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies