Eye diseases diagnosis by perimeter data research using complex-valued neural networks

A.A. Rozhentsov; A.S. Naumov; A.A. Bayev

Eye diseases diagnosis by perimeter data research using complex-valued neural networks

A.A. Rozhentsov¹, A.S. Naumov², A.A. Bayev³

research article Pages: 44-53

¹ д. т. н., зав. кафедрой «Радиотехнические и медико-биологические системы», Марийский государственный технический университет, г. Йошкар-Ола
² мл. науч. сотрудник, кафедра «Радиотехнические и медико-биологические системы», Марийский государственный технический университет, г. Йошкар-Ола
³ аспирант, кафедра «Радиотехнические и медико-биологические системы», Марийский государственный технический университет, г. Йошкар-Ола

Keywords: computer perimetry perimeter picture complex-valued neural network group point object complex-valued signal

Abstract

An approach to the eye diseases diagnosis based on its perimeter picture recognition, which is considered as a flat group point object represented in complex plane, is proposed in this paper. Diagnosis is carried out using a complex-valued neural network model. The results of the recognition characteristics study of represented neural network model are provided.

How to cite

Роженцов А.А., Наумов А.С., Баев А.А. Диагностика заболеваний органа зрения по данным периметрических исследований с применением комплекснозначных нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 4. С. 44–53.

References

Шамшинова А. М., Волков В. В. Функциональные методы исследования в офтальмологии. М.: Медицина. 1998.
Фурман Я. А., Кревецкий А. В., Роженцов А. А., Хафизов Р. Г., Леухин А. Н., Егошина И. Л. Комплекснозначные и гиперкомплексные системы в задачах обработки многомерных сигналов / под. ред. Я. А. Фурмана. М.: Физматлит. 2004.
Hirose, A., Complex-valued neural networks: the merits and their origins / Proceedings of the 2009 international joint conference on Neural Networks. IEEE Press Piscataway, NJ, USA. 2009. P. 1209 - 1216.
Автоматический статический периметр «Периком». Руководство по эксплуатации. 2009.
Спэлтон Д. Дж., Хитчинг Р. А., Хантер П. А. Атлас по клинической офтальмологии: Пер. с англ. / под общ. ред. А. Н. Амирова. М.: МЕДпресс-информ. 2007.
Фурман Я. А., Кревецкий А. В., Роженцов А. А. и др. Введение в контурный анализ и его приложения к обработке изображений и сигналов. М.: Физматлит. 2002.
Наумов А. С., Роженцов А. А. Обработка контурных изображений с применением комплекснозначных нейронных сетей // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации // Сборник материалов IX Международной конференции «Распознавание - 2010». Курск. 2010. С. 61-63.
Zhang, H., Zhang, C., Wu, W., Convergence of Batch Split-Complex Backpropagation Algorithm for Complex-Valued Neural Networks // Discrete Dynamics in Nature and Society. 2009. V. 2009.
Naumov, A., Rozhentsov, A., Contour signals recognition by probabilistic neural network // 10th International Conference «Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies» (PRIA-10-2010). Conference Proceedings. St. Petersburg. 2010. V. 1. P. 247-249.

[1] Шамшинова А. М., Волков В. В. Функциональные методы исследования в офтальмологии. М.: Медицина. 1998.

[2] Фурман Я. А., Кревецкий А. В., Роженцов А. А., Хафизов Р. Г., Леухин А. Н., Егошина И. Л. Комплекснозначные и гиперкомплексные системы в задачах обработки многомерных сигналов / под. ред. Я. А. Фурмана. М.: Физматлит. 2004.

[3] Hirose, A., Complex-valued neural networks: the merits and their origins / Proceedings of the 2009 international joint conference on Neural Networks. IEEE Press Piscataway, NJ, USA. 2009. P. 1209 - 1216.

[4] Автоматический статический периметр «Периком». Руководство по эксплуатации. 2009.

[5] Спэлтон Д. Дж., Хитчинг Р. А., Хантер П. А. Атлас по клинической офтальмологии: Пер. с англ. / под общ. ред. А. Н. Амирова. М.: МЕДпресс-информ. 2007.

[6] Фурман Я. А., Кревецкий А. В., Роженцов А. А. и др. Введение в контурный анализ и его приложения к обработке изображений и сигналов. М.: Физматлит. 2002.

[7] Наумов А. С., Роженцов А. А. Обработка контурных изображений с применением комплекснозначных нейронных сетей // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации // Сборник материалов IX Международной конференции «Распознавание - 2010». Курск. 2010. С. 61-63.

[8] Zhang, H., Zhang, C., Wu, W., Convergence of Batch Split-Complex Backpropagation Algorithm for Complex-Valued Neural Networks // Discrete Dynamics in Nature and Society. 2009. V. 2009.

[9] Naumov, A., Rozhentsov, A., Contour signals recognition by probabilistic neural network // 10th International Conference «Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies» (PRIA-10-2010). Conference Proceedings. St. Petersburg. 2010. V. 1. P. 247-249.