Искусственная нейронная сеть для ранней диагностики сахарного диабета 2 типа
Вантажиться...
Дата
2017
ORCID
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Видавець
Харківський національний університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба
Анотація
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.
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.
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.
Опис
Ключові слова
нейронная сеть, диагностика заболеваний, телемедицина, пероральный тест, neural network, oral tolerance test glucose data
Бібліографічний опис
Лапта С. С. Искусственная нейронная сеть для ранней диагностики сахарного диабета 2 типа / С. С. Лапта, О. И. Соловьева // Системи обробки інформації. – 2017. – Вип. 1 (147). – С. 147-151.