350 руб
Журнал «Биомедицинская радиоэлектроника» №9 за 2014 г.
Статья в номере:
Нейросетевые модели принятия решений для диагностики заболеваний легких на основе анализа флюорограмм грудной клетки
Ключевые слова: гибридные структуры нейронные сети с макрослоями обучающие выборки принятие решений идентификация объекта
Авторы:
Р.А. Томакова - д.т.н., профессор, кафедра программной инженерии, Юго-Западный государственный университет. E-mail: rtomakova@mail.ru М.В. Дюдин - аспирант, кафедра биомедицинской инженерии, Юго-Западный государственный университет. E-mail: SFilist@gmail.com М.В. Томаков - к.т.н., доцент, кафедра охраны труда и окружающей среды, Юго-Западный государственный университет. E-mail: tomakov_m_v@rambler.ru
Аннотация:
Предложено использование гибридных нейронных сетей для диагностики заболеваний легких. Для классификации флюорограмм использованы информативные признаки, полученные на основе яркостных и геометрических характеристик сегментов изображения. Принятие решений осуществлено по каждой группе информативных признаков с последующей агрегацией решений. Гибридный подход к идентификации реализован на основе нейросетевой парадигмы, содержащей нейронные сети с макрослоями.
Страницы: 12-15
Список источников

  1. внебольничная пневмония у взрослых: практические рекомендации по диагностике, лечению и профилактике: Пособие для врачей. м. 2005. 66 с.
  2. Томакова Р.А., Маслак А.А., Швецова Н.А. Нечеткие нейросетевые технологии для выделения сегментов с патологическими образованиями и морфологческими структурами на медицинских изображениях // Биомедицинская радиоэлектроника. 2012. № 4. С. 56-62.
  3. Филист С.А., Грахов А.А., Кузьмин А.А., Пихлап С.В. использование метода адаптивного квантования мод при исследовании вейвлет-изображений электрокардиосигналов больных ишемической болезнью сердца // Известия ЮФУ. Сер. Технические науки. Тематический выпуск. «Медицинские информационные системы». Таганрог. 2008. №5(82). С.76-79.
  4. Томакова Р.А., Емельянов С.Г., Филист С.А. Интеллектуальные технологии сегментации и классификации  биомедицинских изображений. Курск: Изд-воЮго-Зап. гос. ун-та. 2012. 222с.