Радиотехника
Издательство РАДИОТЕХНИКА

"Издательство Радиотехника":
научно-техническая литература.
Книги, журналы издательств ИПРЖР, РС-ПРЕСС, САЙНС-ПРЕСС


Тел.: +7 (495) 625-9241

::Журналы
::Книги
 

Фасеточная нейронная сеть для доплеровской локации внутрисердечного кровотока плода

DOI 10/18127/j5604136-201808-12

Ключевые слова:

Александр Павлович Казанцев – к.т.н., доцент, Пущинский государственный естественно-научный институт; ст. науч. сотрудник, и.о. зав. лабораторией биомедицинских разработок, Институт биологического приборостроения РАН
E-mail: telemed.ak@gmail.com
Лилия Михайловна Субботина – бакалавр математики, магистрант, Пущинский государственный естественно-научный институт; инженер, Институт биологического приборостроения РАН
E-mail: lilysubby@gmail.com
Андрей Александрович Сенин – к.т.н., науч. сотрудник, Пущинский государственный естественно-научный институт; Институт биологического приборостроения РАН
E-mail: digger_1@mail.ru
Николай Сергеевич Минаев – бакалавр экономики, магистрант, Пущинский государственный естественно-научный институт; инже-нер, Институт биологического приборостроения РАН
E-mail: st.denko@rambler.ru
Юлия Николаевна Пономарёва – д.м.н., профессор, кафедра акушерства и гинекологии, Московский государственный медико-стоматологический университет
E-mail: juliyapon@mail.ru
Елена Михайловна Чацкис – зав. отделением ультразвуковой диагностики, Дорожная клиническая больница на станции Чита-2 РЖД
E-mail: len130922@yandex.ru
Евгений Михайлович Прошин – д.т.н., профессор, кафедра информационно-измерительной и биомедицинской техники, Рязанский госу-дарственный радиотехнический университет, Почетный работник высшего профессионального образования РФ, лауреат премии Ря-занской области по науке и технике имени академика В.Ф. Уткина
E-mail: proshin39@mail.ru


Разработана кооперативная фасеточная нейронная сеть. Показана высокая робастность сети. Продемонстрирована реализуемость автоматической доплерографии для мониторирования плода.

Список литературы:
  1. Агеева М.И. Доплерографическое исследование внутрисердечной гемодинамики плода при физиологическом его развитии во II-III триместрах беременности // Ультразвуковая и функциональная диагностика. 2005. № 3. С. 11-20.
  2. Медведева Д.А., Казанцев А.П., Пономарёва Ю.Н., Чацкис Е.М., Сенин А.А., Минаев Н.С., Абрамов А.М. Имитационная модель доплерометрии внутрисердечного кровотока плода // Биомедицинская радиоэлектроника». 2016. № 6. С. 38-44.
  3. Медведева Д.А., Казанцев А.П., Пономарёва Ю.Н., Чацкис Е.М., Сенин А.А., Минаев Н.С., Субботина Л.М., Кряков В.Г. Подход к телемедицинской технологии мониторирования внутрисердечной гемодинамики плода // Биомедицинская радиоэлектроника. 2017. № 7. С. 85-94.
  4. Kazantsev A., Ponomareva J., Kazantsev P. Developmentand validation of an AI-enabled mHealth technology for in-home pregnancy management // Proc. of the 2014 International Conference on Information Science, Electronics and Electrical Engineering. Apr. 2628 2014. SapporoCity, Hokkaido, Japan. Beijing: IEEE. 2014. P. 927-931.
  5. Kazantsev A.P.; Senin A.A.; Ponomareva J.N.; Mochalova M.N. An mHealth approach to remote fetal monitoring // Proc. of the Int. Healthcare Innovation Conference (HIC). 810 Oct. 2014. Seattle, WA, USA. IEEE. 2014. P. 239-242.
  6. Казанцев А.П., Сенин А.А., Пономарёва Ю.Н., Мочалова М.Н., Прошин Е.М. Подход к созданию массовой телемедицинской технологии домашнего мониторинга плода // Биомедицинская радиоэлектроника. 2015. № 5. С. 37-45.
  7. Kazantsev A., Ponomareva J., Kazantsev P., Digilov R., Ping Huang. Development of e-health network for in-home pregnancy surveillance based on artificial intelligence // Proc. 2012 IEEE-EMBS Int. Conf. BHI. Hong Kong. 2012. Р. 82-84.
  8. Сенин А.А., Казанцев А.П. Цифровая запись и индикация аудиосигнала ультразвукового доплеровского зонда с передачей данных на удаленный сервер при мониторинге плода посредством мобильного устройства на платформе Android // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014612803.
  9. Mann S. and Haykin S. The chirplet transform: Physical considerations // IEEE Trans. Signal Processing. 1995 № 43. Р. 2745–2461.
  10. Рыбакова М.К., Митьков В.В. Дифференциальная диагностика в эхокардиографии (+ DVD). М.: ВИДАР. 2011. 232 с.
  11. Рыбакова М.К., Митьков В.В. Эхокардиография в таблицах и схемах. Настольный справочник. М.: ВИДАР. 2011. 288 с.
  12. Bunin A., Strizhakov A., Medvedev M., Ageeva M. “Diagnostic Importance of Dopplerometry in Cases of Fetal Development Retardation // Obstetrics & Gynecology. 1999. V. 12. Р. 41.
  13. Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение. СПб: Питер. 2018. 480 с.
  14. Haykin S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. 2-nd Edition. Prentice-Hallю 1999. 842 p.
  15. Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G.E. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks // Advances in Neural Information Processing Systems 25. Curran Associates, Inc. 2012. P. 1097-1105.
  16. Goodfellow I., Bengio Y., Couruille A. Deep Learning. MIT Press. 2016. http://www.deeplearningbook.org. (дата обращения: 01.05.2018).
  17. Goodfellow I. NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks // arXiv. 2017. http://arxiv.org/abs/1701.00160. (дата обращения: 01.05.2018).
  18. Russakovsky O. et al. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge // International Journal of Computer Vision (IJCV). 2015. V. 115. № 3. P. 211252.
  19. Li Deng, Dong Yu. Deep Learning: Methods and Applications // Foundations and Trends in Signal Processing. 2014. V. 7. № 34. P. 197387.

© Издательство «РАДИОТЕХНИКА», 2004-2017            Тел.: (495) 625-9241                   Designed by [SWAP]Studio