СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД<.>)

Общее количество найденных документов : 8
Показаны документы с 1 по 8

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 03.06-04А3.949

Автор(ы) : Braunheim Benjamin B., Schwartz Steven D.
Заглавие : Neural network methods for identification and optimization of quantum mechanical features needed for bioactivity
Источник статьи : J. Theor. Biol. - 2000. - Vol. 206, N 1. - С. 27-45
Аннотация: Предложен новый подход к обнаружению и проектированию биоактивных веществ, предназначенных для анализа ферментных ингибиторов. На 1-м этапе синтеза веществ производится рандомизированный поиск в большой библиотеке химических продуктов. Отобранный сравнительно небольшой набор веществ с подходящими свойствами передается исследователю. Для прогнозирования биоактивных свойств новых синтезируемых веществ разработана нейронная сеть, обучаемая на типичных образцах. Описана эффективная процедура ее обучения. США, The Dep. of Physiol. and Biophysics, Albert Einstein Col. of Medicine, Bronx, NY 10461. Ил. 11. Библ. 20
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: БИОАКТИВНЫЕ ВЕЩЕСТВА
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СВОЙСТВ
НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД
КВАНТОВО-МЕХАНИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ
ИДЕНТИФИКАЦИЯ
ОПТИМИЗАЦИЯ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОБУЧЕНИЕ СЕТИ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 04.11-04А3.739

Автор(ы) : Дейнека Э.А., Лукьянова Е.А., Проценко В.Д.
Заглавие : Применение нейронных сетей в статистическом исследовании морфологии ядер иммунокомпетентных клеток
Источник статьи : 8 Международная конференция "Математика. Компьютер. Образование", Пущино, 31 янв.-5 февр., 2001. - М., 2001. - Вып. 8. - С. 280
Аннотация: Изменение морфологии ядра, как наиболее стабильной и важной клеточной структуры, отражает динамику процессов, протекающих в живой материи. Особый интерес в этой связи представляет изучение ядер иммунокомпетентных клеток, принимающих участие во многих патологических процессах. Клетки лейкоцитарного ряда могут служить ценным источником информации о характере патологии, ставшей причиной трансформаций их ядер. Для извлечения такой информации требуется установить соответствие между особенностями изменений морфологии ядер и клиническим проявлением заболевания. Для решения данной проблемы предложен новый нейро-статистический подход к обработке результатов анализа изображений ядер лимфоцитов при лимфоме кожи до и после лечения. Суть подхода заключается в последовательном применении трех методов исследования: 1) анализа изображений; 2) нейросетевой обработки; 3) информационно-статистического моделирования. Использовались значения количественных параметров ядер лимфоцитов, полученных в ходе морфологического мониторинга больных злокачественной лимфомой кожи посредством анализа изображений мазков из очагов опухолевого роста. Построена нейро-статистическая модель для выявления значимых изменений морфологии ядер иммунокомпетентных клеток (лимфоцитов) на примере злокачественной лимфомы кожи. Россия, Рос. Ун-т дружбы народов, Мед. фак-т. 117119, e-mail: telemach@mail.ru, elena@med.pfu.edu.ru, vprotsenko@med.pfu.edu.ru. Библ. 3
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: ОБРАБОТКА ДАННЫХ
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД
ИНФОРМАЦИОННО-СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ИММУНОКОМПЕТЕНТНЫЕ КЛЕТКИ
МОРФОЛОГИЯ ЯДЕР
ЛИМФОМЫ
ЛИМФОМА КОЖИ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)

РЖ ВИНИТИ 76 (BI30) 04.10-04Н2.133

Автор(ы) : Дейнека Э.А., Лукьянова Е.А., Проценко В.Д.
Заглавие : Применение нейронных сетей в статистическом исследовании морфологии ядер иммунокомпетентных клеток
Источник статьи : 8 Международная конференция "Математика. Компьютер. Образование", Пущино, 31 янв.-5 февр., 2001. - М., 2001. - Вып. 8. - С. 280
Аннотация: Изменение морфологии ядра, как наиболее стабильной и важной клеточной структуры, отражает динамику процессов, протекающих в живой материи. Особый интерес в этой связи представляет изучение ядер иммунокомпетентных клеток, принимающих участие во многих патологических процессах. Клетки лейкоцитарного ряда могут служить ценным источником информации о характере патологии, ставшей причиной трансформаций их ядер. Для извлечения такой информации требуется установить соответствие между особенностями изменений морфологии ядер и клиническим проявлением заболевания. Для решения данной проблемы предложен новый нейро-статистический подход к обработке результатов анализа изображений ядер лимфоцитов при лимфоме кожи до и после лечения. Суть подхода заключается в последовательном применении трех методов исследования: 1) анализа изображений; 2) нейросетевой обработки; 3) информационно-статистического моделирования. Использовались значения количественных параметров ядер лимфоцитов, полученных в ходе морфологического мониторинга больных злокачественной лимфомой кожи посредством анализа изображений мазков из очагов опухолевого роста. Построена нейро-статистическая модель для выявления значимых изменений морфологии ядер иммунокомпетентных клеток (лимфоцитов) на примере злокачественной лимфомы кожи. Россия, Рос. Ун-т дружбы народов, Мед. фак-т. 117119, e-mail: telemach@mail.ru, elena@med.pfu.edu.ru, vprotsenko@med.pfu.edu.ru. Библ. 3
ГРНТИ : 76.29.49
Предметные рубрики: ОБРАБОТКА ДАННЫХ
ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД
ИНФОРМАЦИОННО-СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ИММУНОКОМПЕТЕНТНЫЕ КЛЕТКИ
МОРФОЛОГИЯ ЯДЕР
ЛИМФОМЫ
ЛИМФОМА КОЖИ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 05.01-04А4.124

Автор(ы) : Kinnard, Lisa, Lo Shih-Chung B., Wang, Paul, Freedman, Matthew, Chonikha, Mohamed
Заглавие : Separation of malignant and benign masses using maximum-likelihood modeling and neural networks : Докл. [Conference on "Medical Imaging 2002: Image Processing", San Diego, Calif., 24-28 Febr., 2002. Pt2]
Источник статьи : Proc. SPIE. - 2002. - Vol. 4684. - С. 733-741
Аннотация: Для решения поставленной задачи классификации разработана оригинальная нейронная сеть с множественными циркулярными путями MCPCNN. Нейронная сеть способна учитывать при принятии решений информацию о массе, форме и текстуре. Обучение нейронной сети основано на алгоритмах свертки. Представлены результаты проведенного тестирования разработанной системы на 51 маммограмме. Размеры опухоли от 6 мм до 3 см. Показано, что точность разделения злокачественных и доброкачественных участков оказывается значительно выше, чем при использовании стандартных нейронных сетей. США, ISIS Center, Dep. of Radiology, Georgetown Univ. Med. Center, Washington, D. C. Ил. 5. Табл. 2. Библ. 16
ГРНТИ : 34.49.33
Предметные рубрики: ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
МАММОГРАММЫ
ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫЕ ОБРАЗОВАНИЯ
ДОБРОКАЧЕСТВЕННЫЕ ОБРАЗОВАНИЯ
РАЗДЕЛЕНИЕ
МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ
НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 04.12-04А3.843

Автор(ы) : Kinnard, Lisa, Lo Shih-Chung B., Wang, Paul, Freedman, Matthew, Chonikha, Mohamed
Заглавие : Separation of malignant and benign masses using maximum-likelihood modeling and neural networks : Докл. [Conference on "Medical Imaging 2002: Image Processing", San Diego, Calif., 24-28 Febr., 2002. Pt2]
Источник статьи : Proc. SPIE. - 2002. - Vol. 4684. - С. 733-741
Аннотация: Для решения поставленной задачи классификации разработана оригинальная нейронная сеть с множественными циркулярными путями MCPCNN. Нейронная сеть способна учитывать при принятии решений информацию о массе, форме и текстуре. Обучение нейронной сети основано на алгоритмах свертки. Представлены результаты проведенного тестирования разработанной системы на 51 маммограмме. Размеры опухоли от 6 мм до 3 см. Показано, что точность разделения злокачественных и доброкачественных участков оказывается значительно выше, чем при использовании стандартных нейронных сетей. США, ISIS Center, Dep. of Radiology, Georgetown Univ. Med. Center, Washington, D. C. Ил. 5. Табл. 2. Библ. 16
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
МАММОГРАММЫ
ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫЕ ОБРАЗОВАНИЯ
ДОБРОКАЧЕСТВЕННЫЕ ОБРАЗОВАНИЯ
РАЗДЕЛЕНИЕ
МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ
НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 76 (BI30) 04.11-04Н2.310

Автор(ы) : Kinnard, Lisa, Lo Shih-Chung B., Wang, Paul, Freedman, Matthew, Chonikha, Mohamed
Заглавие : Separation of malignant and benign masses using maximum-likelihood modeling and neural networks : Докл. [Conference on "Medical Imaging 2002: Image Processing", San Diego, Calif., 24-28 Febr., 2002. Pt2]
Источник статьи : Proc. SPIE. - 2002. - Vol. 4684. - С. 733-741
Аннотация: Для решения поставленной задачи классификации разработана оригинальная нейронная сеть с множественными циркулярными путями MCPCNN. Нейронная сеть способна учитывать при принятии решений информацию о массе, форме и текстуре. Обучение нейронной сети основано на алгоритмах свертки. Представлены результаты проведенного тестирования разработанной системы на 51 маммограмме. Размеры опухоли от 6 мм до 3 см. Показано, что точность разделения злокачественных и доброкачественных участков оказывается значительно выше, чем при использовании стандартных нейронных сетей. США, ISIS Center, Dep. of Radiology, Georgetown Univ. Med. Center, Washington, D. C. Ил. 5. Табл. 2. Библ. 16
ГРНТИ : 76.29.49
Предметные рубрики: ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ
МАММОГРАММЫ
ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫЕ ОБРАЗОВАНИЯ
ДОБРОКАЧЕСТВЕННЫЕ ОБРАЗОВАНИЯ
РАЗДЕЛЕНИЕ
МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ
НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 16.11-04А3.49

Автор(ы) : Соломаха А.А.
Заглавие : АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВОГО МЕТОДА ДЛЯ МЕДИЦИНСКИХ ПРИЛОЖЕНИЙ
Источник статьи : Систем. анал. и упр. в биомед. системах. - 2015. - Т. 14, N 4. - С. 805-814
Аннотация: Принципы нейросетевой технологии хорошо воспринимаются клиническим мышлением врача. Необходимо учесть и тенденцию удешевления вычислительной техники на мировом рынке. Успехи нейроматематики, нейроуправления, индустрии производства нейрокомпьютеров значительно способствуют развитию нейросетевого метода. Поэтому развитие информационных технологий и вычислительных систем для практического здравоохранения является одним из приоритетных направлений Российской науки.
ГРНТИ : 76.03.59 + 34.05.25
Предметные рубрики: ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
МЕДИЦИНСКАЯ КИБЕРНЕТИКА
НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 16.07-04А3.322

Автор(ы) : Филатова О.Е., Соколова А.А., Мороз О.А., Однолеткова С.В.
Заглавие : Нейро-ЭВМ в изучении параметров вариабельности сердечного ритма женского коренного и некоренного населения Югры
Источник статьи : Вестн. нов. мед. технол. - 2015. - Т. 22, N 4. - С. 13-21
Аннотация: Представлен сравнительный анализ параметров сердечно-сосудистой системы женского населения Югры с позиций стохастического и хаотического подходов. Установлено, что хаотическая динамика параметров вариабельности сердечного ритма по ряду сравнений групп женщин коренного и некоренного населения демонстрирует принадлежность к одной генеральной совокупности, т.е. наблюдается неопределенность первого порядка. Использование нейросетевых технологий позволило не только выявить различия между группами, но и идентифицировать значимые параметры порядка вариабельности сердечного ритма.
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: СЕРДЦЕ
РИТМ
ВАРИАБЕЛЬНОСТЬ
ОЦЕНКА
НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОД
Дата ввода:

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска