Нейронные сети в диагностике злокачественных новообразований по выдыхаемому воздуху
Рассматриваются результаты исследования набора архитектур нейронных сетей с изменяемыми параметрами обучения для обработки данных с газоаналитических медицинских приборов, предназначенных для неинвазивной диагностики рака легких и верхних дыхательных путей. Алгоритм обеспечивает структурирование...
| Опубликовано в: : | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 73. С. 122-133 |
|---|---|
| Другие авторы: | , , , , , , , |
| Формат: | Статья в журнале |
| Язык: | Russian |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001274468 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| Итог: | Рассматриваются результаты исследования набора архитектур нейронных сетей с изменяемыми параметрами обучения для обработки данных с газоаналитических медицинских приборов, предназначенных для неинвазивной диагностики рака легких и верхних дыхательных путей. Алгоритм обеспечивает структурирование формата входных паттернов для нейронной сети с учетом обеспечения критерия максимума информации во входных данных. Диагностические данные с газоаналитических медицинских приборов представляют собой массивы целочисленных значений кодов с аналого-цифровых преобразователей. Алгоритм нейросетевой обработки данных реализован на языке программирования Python. В исследовании использовались оцифрованные пробы выдыхаемого воздуха от 154 человек. Для случаев отдельной дифференциации здоровых добровольцев, пациентов с раком легких и верхних дыхательных путей алгоритм нейросетевой обработки данных показал точность, в среднем превышающую 87%. |
|---|---|
| Библиография: | Библиогр.: 19 назв. |
| ISSN: | 1998-8605 |