350 rub
Journal Neurocomputers №11 for 2010 г.
Article in number:
Comparison methods of diagnostics a syndrome endogenous intoxication at patients with chronic nephritic insufficiency
Authors:
O. Yu. Belova, V. I. Gorbachenko, A. A. Solomakha
Abstract:
In the article presented taking about application of fuzzy method of diagnostics of syndrome of endogenous intoxication (SEI) at sick of the chronic nephritic insufficiency, being on a program out-patient hemodialysis. SEI remains to one of the most actual problems in structure of a modern somatic pathology. Authors consider fuzzy methods and principles of construction of fuzzy networks for diagnostics SEI. The fuzzy network on the given patients in an early stage of chronic nephritic insufficiency before optimization gives an error of 19,03 %, after optimization of 3,8 %, from them 1 error of the first sort. The offered optimization of weights of an fuzzy network has allowed reducing diagnostics error five times. Thus, processing of medical given patients chronic nephritic insufficiency in a terminal stage with presence SEI for the purpose of diagnostics improvement of quality is expedient for carrying out on a basis fuzzy method. Comparison methods of diagnostics a syndrome endogenous intoxication at patients with chronic nephritic insufficiency © Authors, 2010 O. Yu. Belova, V. I. Gorbachenko, A. A. Solomakha In the article presented taking about application of fuzzy method of diagnostics of syndrome of endogenous intoxication (SEI) at sick of the chronic nephritic insufficiency, being on a program out-patient hemodialysis. SEI remains to one of the most actual problems in structure of a modern somatic pathology. Authors consider fuzzy methods and principles of construction of fuzzy networks for diagnostics SEI. The fuzzy network on the given patients in an early stage of chronic nephritic insufficiency before optimization gives an error of 19,03 %, after optimization of 3,8 %, from them 1 error of the first sort. The offered optimization of weights of an fuzzy network has allowed reducing diagnostics error five times. Thus, processing of medical given patients chronic nephritic insufficiency in a terminal stage with presence SEI for the purpose of diagnostics improvement of quality is expedient for carrying out on a basis fuzzy method.
Pages: 16-20
References
  1. Гусак В. К., Фисталь Э. Ц., Сперанский И. И. Оценка тяжести эндогенной интоксикации и выбор метода детоксикационной терапии у обожженных по данным лейкоцитограммы и биохимического мониторинга // Клиническая лабораторная диагностика. Донецк. 2000. № 10.
  2. Ахметов Р. Ф., Капустин Б. Б., СтарчиковС. В.Способ определения степени эндогенной интоксикации у больных с абдоминальным сепсисом // Труды международного конгресса «Новые технологии в хирургии». Ростов-на-Дону. 2005.
  3. Гранкин В. И., Хорошилов С. Е. Острая почечная недостаточность: механизмы развития, диагностика и лечение // Военно-медицинский журнал. 2006. № 5. С. 49 - 55.
  4. Малахова М. Я. Метод регистрации эндогенной интоксикации: пособие для врачей. СПб.: СПб. МАПО. 1995.
  5. Литтл Р. Дж. А., Рубин Д. Б. Статистический анализ данных с пропусками. М.: Финансы и статистика. 1991.
  6. Трифонов А. Г. Постановка задачи оптимизации и численные методы ее решения. URL: http://matlab.exponenta.ru/optimiz/book_2/index.php
  7. Электронный учебник StatSoft: STATISTICA 1.0. / Приложение к журналу «Компьютер пресс». 1999. URL: http://www.statsoft.ru/home/portal/default.asp
  8. Списокфункций Statistics Toolbox. Образовательный математический сайт. URL: http://matlab.exponenta.ru/statist/book2/index.php
  9. Новицкий П. В. Оценка погрешностей измерений. Л.: Энергия. 1983.
  10. Ротштейн А. П., Кательников Д. И. Идентификация нелинейных зависимостей нечеткими базами знаний. Кибернетика и системный анализ. 1998. № 5. С. 53-61.
  11. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург. 2005.
  12. Круглов В. В., Дли М. И., Голунова Р. Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: Физматлит. 2001.
  13. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия-Телеком. 2004.
  14. Ротштейн А. П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: 1999.
  15. Штовба С. Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. URL: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/