Использование нейросетевых технологий для решения задачи диагностирования функционального состояния организма; Современные проблемы науки и образования; № 2
| Parent link: | Современные проблемы науки и образования.— , 2005- № 2.— 2015.— [7 c.] |
|---|---|
| Yazar: | |
| Müşterek Yazar: | |
| Diğer Yazarlar: | |
| Özet: | Заглавие с экрана Исследования посвящены применению нейросетевых технологий для оценки функционального состояния здоровья детей раннего неонатального периода на основе медицинских данных анализа крови, системы гемостаза и других параметров, отвечающих за жизнедеятельность организма, измеренных в первые дни жизни ребенка. В работе дана подробная характеристика исследуемых медицинских данных. Произведен краткий обзор моделей решения задачи. В статье подробно рассмотрены технологии построения искусственных нейронных сетей. В результате исследования построена классификационная таблица прогнозируемых значений и фактических наблюдаемых значений, определена общая процентная доля правильного распознавания. Цель работы: диагностика функционального состояния здоровья новорожденных детей с учетом их индивидуальных особенностей на основе математических методов. Полученные результаты позволяют ускорить процесс принятия решения медицинским работником о необходимости: отнесения ребенка в группу риска; назначения дополнительного обследования; формирования профилактических мероприятий. The article includes results of scientific researches achieved at department of Applied Mathematics at NationalResearch Tomsk Polytechnic University. Researches are devoted the application of neural network to assess thehealth status of children in the first days of life, based on medical data blood analysis, hemostatic system andother parameters responsible for vital functions of the body, measured from the first days of life. In this paper adetailed description of the studied medical data is given. Technology of neural network is discussed in the article.Classification table predicted values and factual observed values is presented, the overall percentage of correctrecognition is determined. Purpose of work: diagnostics of functional state of children's health, taking intoaccount their individual characteristics, based on mathematical methods. The results allow facilitating thedecision making process of health professionals and include the child at risk, additional inspection andpreventive measures. |
| Dil: | Rusça |
| Baskı/Yayın Bilgisi: |
2015
|
| Seri Bilgileri: | Технические науки |
| Konular: | |
| Online Erişim: | http://www.science-education.ru/122-r20748 |
| Materyal Türü: | Elektronik Kitap Bölümü |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=642896 |
MARC
| LEADER | 00000nla0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 642896 | ||
| 005 | 20250211155711.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\7884 | ||
| 090 | |a 642896 | ||
| 100 | |a 20150821d2015 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Использование нейросетевых технологий для решения задачи диагностирования функционального состояния организма |d Neural networks for solving problems of diagnosing the functional state of the organism |f Ю. А. Черкашина, Ф. А. Вадутова | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 225 | 1 | |a Технические науки | |
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: 9 назв.] | ||
| 330 | |a Исследования посвящены применению нейросетевых технологий для оценки функционального состояния здоровья детей раннего неонатального периода на основе медицинских данных анализа крови, системы гемостаза и других параметров, отвечающих за жизнедеятельность организма, измеренных в первые дни жизни ребенка. В работе дана подробная характеристика исследуемых медицинских данных. Произведен краткий обзор моделей решения задачи. В статье подробно рассмотрены технологии построения искусственных нейронных сетей. В результате исследования построена классификационная таблица прогнозируемых значений и фактических наблюдаемых значений, определена общая процентная доля правильного распознавания. Цель работы: диагностика функционального состояния здоровья новорожденных детей с учетом их индивидуальных особенностей на основе математических методов. Полученные результаты позволяют ускорить процесс принятия решения медицинским работником о необходимости: отнесения ребенка в группу риска; назначения дополнительного обследования; формирования профилактических мероприятий. | ||
| 330 | |a The article includes results of scientific researches achieved at department of Applied Mathematics at NationalResearch Tomsk Polytechnic University. Researches are devoted the application of neural network to assess thehealth status of children in the first days of life, based on medical data blood analysis, hemostatic system andother parameters responsible for vital functions of the body, measured from the first days of life. In this paper adetailed description of the studied medical data is given. Technology of neural network is discussed in the article.Classification table predicted values and factual observed values is presented, the overall percentage of correctrecognition is determined. Purpose of work: diagnostics of functional state of children's health, taking intoaccount their individual characteristics, based on mathematical methods. The results allow facilitating thedecision making process of health professionals and include the child at risk, additional inspection andpreventive measures. | ||
| 461 | |t Современные проблемы науки и образования |d 2005- | ||
| 463 | |t № 2 |v [7 c.] |d 2015 | ||
| 510 | 1 | |a Neural networks for solving problems of diagnosing the functional state of the organism |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a диагностика | |
| 610 | 1 | |a чувствительность | |
| 610 | 1 | |a неонатальный период | |
| 610 | 1 | |a гипоксия | |
| 610 | 1 | |a энцефалография | |
| 610 | 1 | |a алгоритмы | |
| 610 | 1 | |a модели | |
| 610 | 1 | |a нейронные структуры | |
| 610 | 1 | |a доказательная медицина | |
| 700 | 1 | |a Черкашина |b Ю. А. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c программист Томского политехнического университета |f 1991- |g Юлия Андреевна |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\33043 | |
| 701 | 1 | |a Вадутова |b Ф. А. |c российский ученый, специалист в области прикладной математики |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1940- |g Фаина Александровна |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\28074 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) |b Институт кибернетики (ИК) |b Кафедра прикладной математики (ПМ) |3 (RuTPU)RU\TPU\col\18700 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20150821 |g RCR | |
| 856 | 4 | 0 | |u http://www.science-education.ru/122-r20748 |
| 942 | |c CF | ||