Е.М. Талеб, Л.Т. Сушкова, В.А. Аль-Хайдри Р.В. Исаков

Исследована возможность применения искусственных нейронных сетей для раннего выявления ишемической болезни сердца (ИБС). Исследования проводились на основе анализа записей одноканальных электрокардиограмм, записанных у больных с ИБС и у здоровых людей в первом отведении. В качестве классификатора распознавания ИБС по электрокардиосигналу применена нейронная сеть типа многослойной персептрон. Спроектированы модели нейронных сетей, способные решать поставленную задачу с точностью 77%.

1. World health statistics 2014 (Мировая статистика здравоохранения 2014 г.). Всемирная организация здравоохранения. 2014. 178 с.
2. Латфуллин И.А. Ишемическая болезнь сердца: основные факторы риска, лечение. Казань: Изд-во Казанского ун-та. 2017. 426 с.
3. Естественное движение населения в разрезе субъектов Российской Федерации за январь – сентябрь 2016 года. http://www.gks.ru/free_doc/2016/demo/edn09-2016.xlsx.
4. Thom T., Haase N., Rosamond W. American Heart Association Statistics Committee and Stroke Statistics Subcommittee. Heart disease and stroke statistics–2006 update:
5. Тихоненко В.М. Диагностика ишемической болезни сердца: что ждут и что получают от функциональной диагностики / Институт кардиологической техники «ИНКАРТ». https://www.incart.ru/publish/learning-aids/diagnostika-ishe­micheskojbolezni-serdcza/
6. Иванов Г.Г., Дворников В.Е., Попов В.В., Грибанов А.Н. Новые методы электрокардиографической и реографической диагностики // Вестник РУДН. Сер. Медицина. 2006. № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/novye-metody-elektrokardiograficheskoy-i-reograficheskoy-diagnostiki (дата обращения: 10.04.2018).
7. Иванов Г.Г., Сула А.С. Метод дисперсионного картирования ЭКГ в клинической практике. М. 2008.
8. Литвинова М.А. Анализ информативности различных методов диагностики ишемической болезни сердца // Здоровье и образование в XXI веке. 2016. № 1. С. 241–245.
9. Митьковская Н.П., Патеюк И.В. Безболевая ишемия миокарда: патофизиологические особенности, прогностическое значение // Медицинский журнал. 2007. № 4. С. 12–15.
10. Иванушкина Н.Г., Иванько Е.О., Матвеева Н.А. Нейронные сети для распознавания образов поздних потенциалов предсердий // Electronics and communicati­ons. 2013. № 5. С. 72–80.
11. Кардиомонитор CardioQVARK кардиограмма с помощью телефона. URL:http://www.cardioqvark.ru/
12. Аравин О.И. Применение искусственных нейронных сетей для анализа патологий в кровеносных сосудах // Российский журнал биомеханики. 2011. Т. 15. № 3 (53). С. 45–51.
13. Воронов И.В., Политов Е.А., Ефременко В.М. Обзор типов искусственных нейронных сетей и методов их обучения // Вестник КузГТУ. 2007. № 3. С. 38–42.
14. Аль-Хайдри В.А., Исаков Р.В., Сушкова Л.Т. Исследование влияния выбора функций активации на эффективность работы многослойного персептрона. // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2015. № 7.
    С. 60–66.
15. Будченко А.А., Мазурова И.Ю., Илюхин В.И., Храпова Н.П. ROC-анализ результатов выявления антигенов возбудителей мелиоидоза и сапа твердофазным иммуноферментным методом // Материалы VII Междунар. научн. конф. «Системный анализ в медицине» (САМ 2013) / Под общ. ред. В.П. Колосова. Благовещенск. 2013. 167 с.
16. Жильцов И.В., Семёнов В.М., Зенькова С.К. Основы медицинской статистики. Дизайн биомедицинских исследований: Практическое руководство. Витебск: Министерство здравоохранения Республики Беларусь, УО «Витебский государственный медицинский университет». 2014. 153 с.