Нейронные сети в медицине презентация

Основные идеи нейросетевых методов анализа Простота и однородность отдельных элементов - «нейронов» Все основные свойства сети определяются структурой связей Избыточность системы гарантирует ее надежность как целого Связи формируются по неявным правилам в процессе «обучения»

Примеры искусственных нейронных сетей

Особенности нейросетевого подхода к анализу данных Предлагает стандартный способ решения многих нестандартных задач. Явное описание модели заменяется созданием «образовательной среды». Приводит к успеху там, где отказывают традиционные методы и трудно создать явный алгоритм.

Примеры применения нейронных сетей в медицине Выявление атеросклеротических бляшек с помощью анализа флюоресцентных спектров. Диагностика заболеваний периферических сосудов. Диагностика инфаркта миокарда. Диагностика клапанных шумов сердца с помощью анализа акустических сигналов. Распознавание психических симптомов.

Экспертная система для лечения артериальной гипертонии (Италия)

Определение накопленной дозы радиоактивного облучения (Красноярская мед. академия)

Этапы нейросетевого анализа

Понижение размерности: отбор входных признаков

Понижение размерности: автоассоциативные сети

Задача классификации состояния больных с ишемической болезнью

Нейронная сеть для диагностики развития ишемической болезни

Результаты классификации и анализ чувствительности

Задача диагностики онкологического заболевания

Нейронные сети для диагностики онкологического заболевания

Результаты классификации

Настройка сети