Нейросетевая экспертная система медицинской диагностики
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
?ельна для использования в прогнозировании.
С. Stephan и др. применили ИНС для автоматизированного анализа биоптата предстательной железы. Методика основывалась на выявлении общего простат-специфического антигена (ПСА) и определении процента свободного ПСА. Чувствительность составила 95%, специфичность - 34%. При дополнении нейросети моделью логистической регрессии специфичность возросла до 95%.
F. K. Chun и др. использовали ИНС для выявления группы риска рака предстательной железы в сравнении с МЛР. ИНС также продемонстрировала более точные прогностические возможности.
В трансплантологии G. Santori и др. применили нейросетевые технологии в прогнозировании отсроченного снижения креатинина сыворотки крови у детей после трансплантации почки. Для выявления корреляции между входными переменными и искомым результатом у пациентов, подлежащих трансплантации почки, была создана искусственная нейронная сеть, обученная на 107 клинических примерах. Были отобраны наиболее важные переменные, коррелирующие с результатом: креатинин сыворотки крови в день пересадки, диурез за первые 24 часа, эффективность гемодиализа, пол реципиента, пол донора, масса тела в первый день после пересадки, возраст. Модель была откалибрована второй выборкой пациентов (n = 41). Точность нейронной сети в обучающей, калибровочной и проверочной выборках составила 89 %; 77% и 87% соответственно. Сравнительный логистический анализ показал общую точность 79%. Чувствительность и специфичность ИНС составили 87%, тогда как метод логистической регрессии продемонстрировал худшие результаты - 37% и 94% соответственно.
В медицинской радиологии F. Dоhler и др. использовали нейронную сеть для классификации изображений МРТ с целью автоматизированного обнаружения гиппокампального склероза. ИНС была обучена на 144 примерах изображений и позволяла классифицировать изменения в ткани головного мозга относительно наличия склеротических изменений. E.E. Gassman и др. создали ИНС для автоматизированной идентификации костных структур и оценили надежность этой методики по сравнению с традиционными. Чувствительность и специфичность методики составили 87% и 82%. Кроме того, сегментацию структур кости ИНС выполнила в 10 раз быстрее.В неврологии A.T. Tzallas и др. применили нейросеть для прогнозирования эпилептических приступов на основе анализа электроэнцефалограмм. Прогностическая точность метода составила 98 - 100 %.
Глава 2. Искусственные нейронные сети
.1 Искусственные нейронные сети и их применение
Нейронные сети - это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на попытках воспроизвести нервную систему человека. А именно: способность нервной системы обучаться и исправлять ошибки, что должно позволить смоделировать, хотя и достаточно грубо, работу человеческого мозга.
Нейронные сети представляют собой новую и весьма перспективную вычислительную технологию, дающую новые подходы к исследованию динамических задач в финансовой области. Первоначально нейронные сети открыли новые возможности в области распознавания образов, затем к этому прибавились статистические и основанные на методах искусственного интеллекта средства поддержки принятия решений и решения задач в сфере финансов. Способность к моделированию нелинейных процессов, работе с зашумленными данными и адаптивность дают возможности применять нейронные сети для решения широкого класса финансовых задач. В последние несколько лет на основе нейронные сетей было разработано много программных систем для применения в таких вопросах, как операции на товарном рынке, оценка вероятности банкротства банка, оценка кредитоспособности, контроль за инвестициями, размещение займов. Приложения нейронные сетей охватывают самые разнообразные области интересов распознавание образов, обработка зашумленные данных, дополнение образов, ассоциативный поиск, классификация, оптимизация, прогноз, диагностика, обработка сигналов, абстрагирование, управление процессами, сегментация данных, сжатие информации, сложные отображения, моделирование сложных процессов, машинное зрение, распознавание речи.
2.2 Биологические основы функционирования нейрона
Нервная клетка, сокращенно называемая нейроном, является основным элементом нервной системы. Изучение механизмов функционирования отдельных нейронов и их взаимодействия принципиально важно для познания протекающих в нервной системе процессов поиска, передачи и обработки информации. С этой точки зрения представляется необходимым построить и изучить модель биологического нейрона. Биологический нейрон - это специальная клетка, которая структурно состоит из ядра, тела клетки и отростков. Одной из ключевых задач нейрона является передача электрохимического импульса по всей нейронной сети через доступные связи с другими нейронами. Притом, каждая связь характеризуется некоторой величиной, называемой силой синаптической связи. Эта величина определяет, что произойдет с электрохимическим импульсом при передаче его другому нейрону: либо он усилится, либо он ослабится, либо останется неизменным. Биологическая нейронная сеть обладает высокой степенью связности: на один нейрон может приходиться несколько тысяч связей с другими нейронами. Но, это приблизительное значение и в каждом конкретном случае оно разное. Передача импульсов от одного нейрона к другому порождает определенное возбуждение всей нейронной сети. Велич?/p>