Искусственная нейронная сеть для ранней диагностики сахарного диабета 2 типа
Наукові видання Харківського національного університету Повітряних Сил
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Искусственная нейронная сеть для ранней диагностики сахарного диабета 2 типа
Штучна нейронна мережа для ранньої діагностики цукрового діабету 2 типу Artificial neural network for the early diagnosis of type 2 diabetes |
|
| Creator |
С.И. Лапта
О.И. Соловьева С.С. Лапта О.І. Соловйова S.S. Lapta O.I. Soloveva |
|
| Subject |
Інформаційні технології в медицині
УДК 615.47:616-07 нейронная сеть, классификация, данные перорального теста толерантности к глюкозе нейронна мережа, класифікація, дані перорального тесту толерантності до глюкози neural network, classification, oral tolerance test glucose data |
|
| Description |
Статья посвящена разработке компьютерной системы на базе искусственной нейронной сети для ранней диагностики сахарного диабета 2 типа путем обработки экспериментальных гликемических данных перорального теста толерантности к глюкозе. Решена задача классификации состояния объекта диагностики при обработке его клинических данных методами искусственного интеллекта. Проведено обоснование выбора архитектуры и алгоритма обучения искусственной нейронной сети для решения задачи классификации. Для выяснения статистической достоверности полученных отличий оценок вероятностей найдены точные границы доверительных интервалов для них с заранее установленным уровнем достоверности.
Стаття присвячена розробці комп'ютерної системи на базі штучної нейронної мережі для ранньої діагностики цукрового діабету 2 типу шляхом обробки експериментальних глікемічних даних перорального тесту толерантності до глюкози. Вирішена задача класифікації стану об'єкту діагностики при обробці його клінічних даних методами штучного інтелекту. Проведене обґрунтування вибору архітектури та алгоритму навчання штучної нейронної мережі для вирішення задачі класифікації. Для з'ясування статистичної достовірності отриманих відмінностей оцінок ймовірностей знайдені точні межі довірчих інтервалів для них з раніше встановленим рівнем достовірності. The article is devoted to the development of computer systems based on artificial neural network for the early diagnosis of type 2 diabetes by treating the experimental data glycemic oral glucose tolerance test. The problem of classification status diagnostics object in the processing of its clinical data by methods of artificial intelligence. A rationale for the choice of architecture and learning algorithm of artificial neural network to solve the problem of classification. To determine the statistical significance of differences obtained estimates of the probabilities found the exact boundaries of the confidence intervals for them with a predetermined level of confidence. |
|
| Publisher |
Харківський національний університет Повітряних Сил ім. І. Кожедуба
Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба Kharkiv national Air Force University named after I. Kozhedub |
|
| Date |
2017
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion Рецензована стаття |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/17304
|
|
| Source |
Системи обробки інформації. — 2017. — № 1(147). 147-151
Системы обработки информации. — 2017. — № 1(147). 147-151 Information Processing Systems. — 2017. — № 1(147). 147-151 1681-7710 |
|
| Language |
rus
|
|
| Relation |
http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/17304/soi_2017_1_29.pdf
|
|