350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №11 за 2010 г.
Статья в номере:
Интеллектуальная система прогнозирования развития осложнений у хирургических больных
Ключевые слова: прогнозирование послеоперационных осложнений нейросетевая парадигма
Авторы:
К. А. Милова - ст. преп. кафедры «Вычислительные системы и моделирование», Пензенский государственный педагогический университет им. В. Г. Белинского. E-mail: heidin@mail.ru
Аннотация:
Статья посвящена прогнозированию послеоперационных осложнений у хирургических больных. Прогнозирование развития осложнений у хирургических больных в послеоперационном периоде является на сегодняшний день актуальной задачей. Показано, что поставленная задача не может быть решена традиционными статистическими методами, однако успешно решается с помощью нейросетевой парадигмы. Предложена структура нейронной сети, позволяющая получить прогноз возможного осложнения.
Страницы: 21-23
Список источников
  1. Шульман Е. И. Об одном подходе к использованию нейросетевых алгоритмов для поддержки принятия врачебных решений // Информационные технологии. 2005. № 8.
  2. Шевченко Ю. Л., Хубулава Г. Г., Кривцов В. А. и др. Диагностика и лечение ранних кровотечений после операций на открытом сердце // Хирургия. 1999. № 8.
  3. Дорогов А. Ю., Алексеев А. А. Применение методологии теории категории к анализу модульных нейронных сетей // Сб. научн. трудов IV Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика-2001». Ч. 1. М.: МИФИ. 2001. С. 57-60.
  4. Дорогов А. Ю. Алгоритм error backpropagation для модульных нейронных сетей // Сб. научн. трудов III Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика-2000». Ч. 1. М.: МИФИ. 2000. С. 52-60.
  5. Милова К. А. Трехкомпонентная нейросетевая модель изменения уровня гемоглобина у хирургических пациентов // Сб. научн. трудов XI Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика-2009». Ч. 1. М.: МИФИ. 2009. С. 38-46.
  6. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. М.: Мир. 1982.