Нейронные сети с макрослоями для классификации и прогнозирования сетчатки глаза

Аннотация:

Для прогнозирования и дифференциальной диагностики заболеваний сосудов глазного дна предложено использовать нейронные сети с макрослоями, использующие для диагностических заключений К групп информативных признаков и включающие в себя К+1 макрослой, отличающиеся тем, что в каждом макрослое содержится столько нейронных сетей, сколько классов заболеваний выделяет нейронная сеть с макрослоями, а число нейронов в первом слое каждой нейронной сети К первых макрослоев определяется размерностью признакового пространства, закрепленного за данным макрослоем, в то время как число нейронов в нейронных сетях последнего макрослоя определяется числом групп информативных признаков, используемых для диагностики сосудистых патологий глазного дна. Исследования, проведенные на репрезентативных контрольных выборках, показали, что предлагаемые правила прогноза и дифференциальной диагностики степени тяжести тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей обеспечивают уверенность в правильном принятии решений на уровне 0,9. Для надежной постановки диагноза или прогноза сосудистой патологии сетчатки глаза необходимо, кроме извилистости сосудов, анализировать ряд других факторов, среди которых целесообразно выделить величину артериального давления; наличие атеросклероза; группу признаков, получаемых в результате опроса пациента; группу признаков, получаемых в результате осмотра и инструментальных исследований пациента. Таким образом, на входе сетевой модели анализа и классификации сосудистой патологии глазного дна имеем некоторую совокупность групп информативных признаков, полученных в результате использования различных методик и технологий диагностики, которые необходимо интегрировать в единую сетевую структуру классификации.

Авторы:

Издание: Медицинская техника
Год издания: 2013
Объем: 3с.
Дополнительная информация: 2013.-N 4.-С.16-18. Библ. 2 назв.
Просмотров: 46