СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

в найденном

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=ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ<.>)

Общее количество найденных документов : 62
Показаны документы с 1 по 20

1-20 21-40 41-60 61-62

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 95.06-04А4.113

Анализ сцинтиграмм печени с помощью [искусственной] нейронной сети [Text] / Hozumi Ikeda [et al.] // Radioisotopes. - 1994. - Vol. 43, N 9. - С. 531-536 . - ISSN 0033-8303
Аннотация: С целью повышения точности дифференциальной диагностики поражений печени (П) (хронический гепатит и цирроз) по результатам сцинтиграфии с коллоидным РФП предложена технология автоматической классификации сцинтиграмм П, основанная на использовании искусственной нейронной сети. Анализ изображений П проводился по 5 признакам: визуализация селезенки, костного мозга, деформация контуров П, отношение размеров левой и правой долей П и равномерность распределения РФП в П. Показано, что точность распознавания нормы составила 92%, хронического гепатита - 71%, цирроза П - 93%. Общая точность дифференциальной диагностики составляет 85%. Сделан вывод, что предложенный метод м. б. успешно использован в гепатологической клинике. Япония, Dep. of Radiol., Osaka City Univ. Hosp., 1-5-7, Asahi-machi, Abeno-ku, Osaka-shi 545. Ил. 4. Табл. 3. Библ. 11.

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.11.05
Рубрики: МЕДИЦИНСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
СЦИНТИГРАФИЧЕСКИЕ
АВТОМАТИЧЕСКОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
ПЕЧЕНЬ
ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА ГЕПАТОПАТИЙ

Доп.точки доступа:
Ikeda, Hozumi; Shiomi, Susumu; Miyazawa, Yuuko; Masaki, Kyoko; Shimonishi, Yoshihiro; Okamura, Mitsue; Ochi, Hironobu

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 95.06-04А4.180

Gopal, S. Sanjay
Pre-reconstruction restoration of SPECT projection images by a neural network [Text] : pap. Nucl. Sci. Symp. and Med. Imag. Conf. (NSS-MIC'93), San Francisco, Calif., Oct. 30 - Nov. 6, 1993 / S.Sanjay Gopal, Thomas J. Hebert // IEEE Trans. Nucl. Sci. - 1994. - Vol. 41, N 4. - P1620-1625 . - ISSN 0018-9499
Перевод заглавия: Переконструированное восстановление проекционных ОФЭКТ-изображений с помощью [искусственной] нейронной сети
Аннотация: Проекционные ОФЭКТ-изображения в процессе своего формирования деградируют за счет влияния комптоновского рассеяния излучения, пуассоновских шумов и геометрической чувствительности системы визуализации. Для компенсации влияния последнего фактора предложены различные методы, однако все они обладают различными недостатками. С целью преодоления этого затруднения предлагается не вводить никакой компенсации, а еще до реконструкции выполнить восстановление проекционных изображений с помощью искусственной компьютерной нейронной сети. Описаны архитектура, принцип действия и функциональные возможности 3-слойного распознающего устройства, работающего по принципу минимизации функции ошибок распознавания. Показано, что предложенный метод позволяет улучшить пространственное разрешение по сравнению с рутинной реконструкцией по алгоритму обратного проецирования фильтрованных проекций. США, Dep. of Electr. Eng., Univ. of Houston, TX 77204-4793. Ил. 10. Библ. 19.

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.13
Рубрики: ОФЭКТ-ИЗОБРАЖЕНИЯ
ПРОЕКЦИОННЫЕ ДАННЫЕ
ПРЕРЕКОНСТРУКЦИОННОЕ ВОССТАНОВЛЕНИЕ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
АРХИТЕКТУРА
ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ

Доп.точки доступа:
Hebert, Thomas J.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 95.06-04А4.184

Estimation of scattered photons in SPECT images using a backpropagation neural network [Text] : abstr. Book 41st Annu. Meet., Orlando, Fla, June 5-8, 1994 / K. H. Chan [et al.] // J. Nucl. Med. - 1994. - Vol. 35, N 5 Suppl. - P17-18 . - ISSN 0161-5505
Перевод заглавия: Оценка вклада рассеянных фотонов в ОФЭКТ изображениях с использованием [искусственной] нейронной сети с обратным прохождением
Аннотация: Кратко описан метод введения поправки на рассеяние 'гамма'-излучения {9}{9}{m}Tc при ОФЭКТ, основанный на использовании информации о всем энергетическом спектре регистрируемых квантов в диапазоне энергий от 30 до 160 кэВ. Фракция рассеяния для каждого пиксела в Монте-Карлосмоделированных проекционных изображениях цилиндрического водного фантома со сферическими аномальными очагами вычислялась с помощью искусственной нейронной сети с обратным прохождением информации. Аналогичные расчеты фракции рассеяния проводились также методом Монте-Карло. Показано, что результаты вычислений по обоим методам хорошо коррелированы между собой (r=0,98). Сделан вывод, что предложенный алгоритм перспективен для коррекции влияния рассеяния при ОФЭКТ. США, Brigham and Women's Hosp., Boston, MA.

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.13
Рубрики: ОФЭКТ
РАССЕЯНИЕ ИЗЛУЧЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ ПОПРАВКИ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
ОБРАТНОЕ ПРОХОЖДЕНИЕ

Доп.точки доступа:
Chan, K.H.; Moore, S.C.; Zimmerman, R.E.; Kijewski, M.F.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 95.09-04А4.204

Automated interpretation of planar thallium-201-Dipyridamole stress-redistribution scintigrams using artificial neural networks [Text] / Gerold Porenta [et al.] // J. Nucl. Med. - 1994. - Vol. 35, N 12. - P2041-2047 . - ISSN 0161-5505
Перевод заглавия: Автоматизированная интерпретация планарных сцинтиграмм на основе перераспределения {2}{0}{1}Tl при нагрузке дипиридамолом с использованием искусственной нейронной сети
Аннотация: Компьютерная искусственная нейронная сеть использована для автоматизированного анализа результатов 3проекционной планарной сцинтиграфии сердца с {2}{0}{1}Tl при предварительном введении дипиридамола. Для обучения системы использованы результаты сцинтиграфии и их экспертные оценки для 159 больных; дополнительно были привлечены данные для 81 больного, к-рым через 6 мес. после сцинтиграфии проводилась коронарная ангиография. Методом ROC-анализа установлено, что чувствительность компьютерной диагностики поражений коронарной артерии при специфичности 90% составляет 72% для 1-ой группы больных и 51% - для 2-ой. При анализе учитывалась степень тяжести и локализация поражений. Австрия, Dep. of Cardiol., 2nd Clinic of Internal Med., Univ. of Vienna Med Sch., Wahringer Gurtel 18-20, А 1090 Vienna. Ил. 6. Табл. 2. Библ. 22.

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.11.15
Рубрики: СЦИНТИГРАФИЯ
3-ПРОЕКЦИОННАЯ
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
СЕРДЦЕ
ФАРМАКОЛОГИЧЕСКИЙ СТРЕСС

Доп.точки доступа:
Porenta, Gerold; Dorffner, Georg; Kundrat, Stephan; Petta, Paolo; Duit-Schedlmayer, Johanna; Sochor, Heinz

РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 96.01-04А3.63

Yang, Ten-Fang.
Use of artificial neural networks within deterministic logic for the computer ECG diagnosis of inferior myocardial infarction [Text] : [Pap.] 19th Annu. ISCE Conf. "Res. and Technol. Transfer Comput. Electrocardiol.", Santa Barbara, Calif., Apr. 23-28, 1994 / Ten-Fang Yang, Brian Devine, Peter W. Macfarlane // J. Electrocardiol. - 1994. - Vol. 27, Suppl. - P188-193 . - ISSN 0022-0736
Перевод заглавия: Применение искусственной нейронной сети для компьютерной ЭКГ-диагностики нижнего инфаркта миокарда
Аннотация: A total of 200 ECGs (100 from patients with inferior myocardial infarction and 100 from normal subjects) were fed to 66 supervised feedforward neural networks for training using a back-propagation algorithm. QRS and ST-T wave measurements were used as the input parameters for the neural networks. The best performing network using QR5 measurements only and the best using QRS and ST-T data were selected by assessing a test set of 292 ECGs (108 from patients with inferior myocardial infarction, 84 from patients with left ventricular hypertrophy, and 100 from normal subjects). These two networks were then implanted separately into the deterministic Glasgow program for further study. After the implementation, it was found necessary to include a small inferior Q criterion to improve the specificity of reporting inferior myocardial infarction, thereby producing a small loss of sensitivity as compared with use of the network alone. The use of an artificial neural network within the deterministic logic performed better than either alone in the diagnosis of inferior myocardial infarction, producing a 20% gain in sensitivity with 2% loss in overall specificity compared with the original deterministic logic. Великобритания, P. W. Macfarlane, Dep. of Medical Cardiology, Glasgow Royal Infirmary, 10 Alexandra Parade, Glasgow, G31 2ER. Библ. 18

ГРНТИ	76.03.59

ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: ИНФАРКТ МИОКАРДА
ЭКГ
КОМПЬЮТЕРНАЯ ДИАГНОСТИКА
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Devine, Brian; Macfarlane, Peter W.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 96.06-04А4.179

Evaluation and scoring of radiation therapy treatment plans with an artifical neural network [Text] : 81st. Sci. Assem. Annu. Meet. Radiol. Soc. N. Amer., [Chicago, Ill.], 26 Nov.-1 Dec., 1995 / T. R. Willoughby [et al.] // Radiology. - 1995. - Vol. 197, Suppl. - P152 . - ISSN 0033-8419
Перевод заглавия: Исследование и оценка планов лучевого лечения с помощью искусственной нейронной сети
Аннотация: Краткое сообщение об использовании компьютерной системы автоматического распознавания типа искусственной нейронной сети для предсказания клинических осложнений при выборе различных пространственно-временных режимов дистанционного терапевтического облучения. Показано, что разработанная система позволяет получить количественную оценку плана лечения, коррелирующую с клинически обоснованным критерием качества, причем точность этих оценок пока еще не отвечает нужным требованиям, но воспроизводимость их вполне удовлетворительна. Намечены направления дальнейшего усовершенствования разработанной искусственной нейронной сети

ГРНТИ	34.49.29

ВИНИТИ 341.49.29.11.15
Рубрики: ПЛАНИРОВАНИЕ ОБЛУЧЕНИЯ
КЛИНИЧЕСКИЕ ОСЛОЖНЕНИЯ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
КЛИНИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ

Доп.точки доступа:
Willoughby, T.R.; Starkschall, G.; Houston, T.X.; Janjan, N.A.; Rosen, I.I.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 96.06-04А4.245

Carr, T. J.
Artificial neural network prediction of the presence or absense of renal artery stenosis in hypertensive patients undergoing isotope renography [Text] : 81st. Sci. Assem. Annu. Meet. Radiol. Soc. N. Amer., [Chicago, Ill.], 26 Nov.-1 Dec., 1995 / T. J. Carr, W. R. Danter, T. S. Eakins // Radiology. - 1995. - Vol. 197, Suppl. - P215 . - ISSN 0033-8419
Перевод заглавия: Предсказание с помощью искусственной нейронной сети наличия или отсутствия стенозирования почечной артерии у больных гипертензией по результатам изотопной ренографии
Аннотация: Проведено сравнительное исследование точности предсказания указанного поражения методами автоматического распознавания образов и экспертного оценивания. В память компьютерной системы вводились и экспертам предъявлялись результаты ренографии с {131}I-гиппураном без и с каптоприлом, а также данные по возрасту, полу и др. информация о 13 больных (26 ренограмм), чтобы предсказать результаты предстоящей ангиографии почек. Показано, что искусственная нейронная сеть позволила правильно предсказать 24 результата из 26 возможных. При этом чувствительность составила 100%, тогда как при экспертной оценке - 84,6%; специфичность - 84,6% и 53,9% соотв. Сделан вывод, что предложенная система искусственного интеллекта обладает высокой клинической эффективностью в диагностике стенозирования почечных артерий по данным радионуклидных исследований

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.11.02
Рубрики: АРТЕРИИ
ПОЧЕЧНЫЕ
ПРЕДСКАЗАНИЕ СТЕНОЗИРОВАНИЯ
СЦИНТИГРАФИЯ
ЙОД-131
ГИППУРАН
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ

Доп.точки доступа:
Danter, W.R.; Eakins, T.S.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 96.06-04А4.349

Evaluation of complications of kidney transplantation by using artificial neural networks [Text] : 81st. Sci. Assem. Annu. Meet. Radiol. Soc. N. Amer., [Chicago, Ill.], 26 Nov.-1 Dec., 1995 / P. Abdolmaleki [et al.] // Radiology. - 1995. - Vol. 197, Suppl. - P386 . - ISSN 0033-8419
Перевод заглавия: Оценка осложнений при пересадке почек с использованием искусственных нейронных сетей
Аннотация: На базе данных по наблюдениям за 35 больными сформировано решающее правило для дифференциальной диагностики состояний острого отторжения, острого канальцевого некроза и нормы, к-рые могут возникнуть после трансплантации почек. Для каждого из больных предварительно регистрировались по 19 параметров из ренограмм и клинических наблюдений. Сравнивались результаты анализа данных, выполненного как экспертами-радиодиагностами, так и искусственной нейронной сетью. Динамическая сцинтиграфия проводилась в положении пациента лежа на спине, выбирались 4 зоны интереса на изображениях трансплантированной и контрлатеральной почек, тканевого фона и бедренной артерии. Искусственная нейронная 3-слойная сеть содержала последовательно 19, 10 и 3 распознающих элементов. На обучающей выборке достигнута погрешность 0,02, что позволило обеспечить правильную классификацию в 31 случаев из 35. Показано, что данная система обеспечивает точность диагностики 2 указанных осложнений 88,1% по сравнению с таковой для экспертов, к-рая составляет 91,4%

ГРНТИ	34.49.37

ВИНИТИ 341.49.37.17
Рубрики: ПОЧКИ
ТРАНСПЛАНТАЦИЯ
ПОСЛЕОПЕРАЦИОННЫЕ ОСЛОЖНЕНИЯ
ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА
РЕНОГРАФИЯ
КЛИНИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Abdolmaleki, P.; Movahead, M.; Taniguchi, R.; Masuda, K.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 96.07-04А4.353

Speeding up structural analysis of a cerebral blood vessel image [Text] // Techno Jap. - 1992. - Vol. 25, N 9. - P103 . - ISSN 0911-5544
Перевод заглавия: Повышение производительности структурного анализа изображений кровеностных сосудов головного мозга
Аннотация: Краткое сообщение о разработке искусственной нейронной сети, позволяющей выделять центральную (осевую) линию сосудов головного мозга по контрастированным рентгеновским изображениям и анализировать геометрическую структуру визуализированной сосудистой сети. Система основана на использовании принципа 3-слойного персептрона с предварительным обучением. Процедура выделения требует 'ПОДОБН' 15 мин для получения 2-мерного проекционного изображения в матрице 482*512 из исходной конвенциальной рентгенограммы. Разработанная система распознавания может быть использована как в конвенциальной, так и в цифровой рентгенографии. Ил. 1

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.13.05.19
Рубрики: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
3-СЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН
ГОЛОВНОЙ МОЗГ
КРОВЕНОСНЫЕ СОСУДЫ
ГЕОМЕТРИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА

10.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 96.08-04А3.172

Carr, T. J.
Artificial neural network prediction of the presence or absense of renal artery stenosis in hypertensive patients undergoing isotope renography [Text] : 81st. Sci. Assem. Annu. Meet. Radiol. Soc. N. Amer., [Chicago, Ill.], 26 Nov.-1 Dec., 1995 / T. J. Carr, W. R. Danter, T. S. Eakins // Radiology. - 1995. - Vol. 197, Suppl. - P215 . - ISSN 0033-8419
Перевод заглавия: Предсказание с помощью искусственной нейронной сети наличия или отсутствия стенозирования почечной артерии у больных гипертензией по результатам изотопной ренографии
Аннотация: Проведено сравнительное исследование точности предсказания указанного поражения методами автоматического распознавания образов и экспертного оценивания. В память компьютерной системы вводились и экспертам предъявлялись результаты ренографии с {131}I-гиппураном без и с каптоприлом, а также данные по возрасту, полу и др. информация о 13 больных (26 ренограмм), чтобы предсказать результаты предстоящей ангиографии почек. Показано, что искусственная нейронная сеть позволила правильно предсказать 24 результата из 26 возможных. При этом чувствительность составила 100%, тогда как при экспертной оценке - 84,6%; специфичность - 84,6% и 53,9% соотв. Сделан вывод, что предложенная система искусственного интеллекта обладает высокой клинической эффективностью в диагностике стенозирования почечных артерий по данным радионуклидных исследований

ГРНТИ	76.03.59

ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: АРТЕРИИ
ПОЧЕЧНЫЕ
ПРЕДСКАЗАНИЕ СТЕНОЗИРОВАНИЯ
СЦИНТИГРАФИЯ
ЙОД-131
ГИППУРАН
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ

Доп.точки доступа:
Danter, W.R.; Eakins, T.S.

11.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 96.08-04А3.184

Evaluation and scoring of radiation therapy treatment plans with an artifical neural network [Text] : 81st. Sci. Assem. Annu. Meet. Radiol. Soc. N. Amer., [Chicago, Ill.], 26 Nov.-1 Dec., 1995 / T. R. Willoughby [et al.] // Radiology. - 1995. - Vol. 197, Suppl. - P152 . - ISSN 0033-8419
Перевод заглавия: Исследование и оценка планов лучевого лечения с помощью искусственной нейронной сети
Аннотация: Краткое сообщение об использовании компьютерной системы автоматического распознавания типа искусственной нейронной сети для предсказания клинических осложнений при выборе различных пространственно-временных режимов дистанционного терапевтического облучения. Показано, что разработанная система позволяет получить количественную оценку плана лечения, коррелирующую с клинически обоснованным критерием качества, причем точность этих оценок пока еще не отвечает нужным требованиям, но воспроизводимость их вполне удовлетворительна. Намечены направления дальнейшего усовершенствования разработанной искусственной нейронной сети

ГРНТИ	76.03.59

ВИНИТИ 761.03.59.09.19
Рубрики: ПЛАНИРОВАНИЕ ОБЛУЧЕНИЯ
КЛИНИЧЕСКИЕ ОСЛОЖНЕНИЯ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
КЛИНИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ

Доп.точки доступа:
Willoughby, T.R.; Starkschall, G.; Houston, T.X.; Janjan, N.A.; Rosen, I.I.

12.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 96.08-04А3.306

Speeding up structural analysis of a cerebral blood vessel image [Text] // Techno Jap. - 1992. - Vol. 25, N 9. - P103 . - ISSN 0911-5544
Перевод заглавия: Повышение производительности структурного анализа изображений кровеностных сосудов головного мозга
Аннотация: Краткое сообщение о разработке искусственной нейронной сети, позволяющей выделять центральную (осевую) линию сосудов головного мозга по контрастированным рентгеновским изображениям и анализировать геометрическую структуру визуализированной сосудистой сети. Система основана на использовании принципа 3-слойного персептрона с предварительным обучением. Процедура выделения требует 'ПОДОБН' 15 мин для получения 2-мерного проекционного изображения в матрице 482*512 из исходной конвенциальной рентгенограммы. Разработанная система распознавания может быть использована как в конвенциальной, так и в цифровой рентгенографии. Ил. 1

ГРНТИ	34.53.19

ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
3-СЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН
ГОЛОВНОЙ МОЗГ
КРОВЕНОСНЫЕ СОСУДЫ
ГЕОМЕТРИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА

13.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI23) 96.12-04М2.388

Jorgensen, Jorgen.
Use of neural networks to diagnose acute myocardial infarction [Text]. I. Methodology / Jorgen Jorgensen, J.Boiden Pedersen, Susanne M. Pedersen // Clin. Chem. - 1996. - Vol. 42, N 4. - P604-612 . - ISSN 0009-9147
Перевод заглавия: Применение нейронных сетей для диагностики острого инфаркта миокарда. I. Методология
Аннотация: We investigated several aspects of using neural networks as a diagnostic tool: the design of an optimal network, the amount of patients' data needed to train the network, the question of training the network optimally while avoiding overfitting, and the influence of redundant variables. The specific clinical problem chosen for illustration was the diagnosis of acute myocardial infarction, given only the electrocardiogram and the concentration of potassium in serum at the time of admission. We found that, in contrast to usual practice, the termination of the training process should be based on the generalization performance and not on the training performance. We also found that a principal component analysis can be used to eliminate redundant variables, thereby reducing the data space. The diagnostic performance of the neural network we used was 78% - superior to that of linear discriminant function analysis but similar to that of quadratic discriminant function analysis. Библ. 16

ГРНТИ	34.39.29

ВИНИТИ 341.39.29.11.63.05
Рубрики: ИНФАРКТ МИОКАРДА
ДИАГНОСТИКА
МЕТОДЫ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Pedersen, J.Boiden; Pedersen, Susanne M.

14.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 97.01-04А3.63

Jorgensen, Jorgen.
Use of neural networks to diagnose acute myocardial infarction [Text]. I. Methodology / Jorgen Jorgensen, J.Boiden Pedersen, Susanne M. Pedersen // Clin. Chem. - 1996. - Vol. 42, N 4. - P604-612 . - ISSN 0009-9147
Перевод заглавия: Применение нейронных сетей для диагностики острого инфаркта миокарда. I. Методология
Аннотация: We investigated several aspects of using neural networks as a diagnostic tool: the design of an optimal network, the amount of patients' data needed to train the network, the question of training the network optimally while avoiding overfitting, and the influence of redundant variables. The specific clinical problem chosen for illustration was the diagnosis of acute myocardial infarction, given only the electrocardiogram and the concentration of potassium in serum at the time of admission. We found that, in contrast to usual practice, the termination of the training process should be based on the generalization performance and not on the training performance. We also found that a principal component analysis can be used to eliminate redundant variables, thereby reducing the data space. The diagnostic performance of the neural network we used was 78% - superior to that of linear discriminant function analysis but similar to that of quadratic discriminant function analysis. Библ. 16

ГРНТИ	76.03.59

ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: ИНФАРКТ МИОКАРДА
ДИАГНОСТИКА
МЕТОДЫ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Pedersen, J.Boiden; Pedersen, Susanne M.

15.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 97.04-04А4.353

Yu, Siu K.
Segmented attenuation correction using artificial neural networks in positron tomography [Text] / Siu K. Yu, Claude Nahmias // Phys. Med. and Biol. - 1996. - Vol. 41, N 10. - P2189-2206 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Сегментированная коррекция влияния ослабления [излучения] в позитронной томографии с использованием искусственных нейронных сетей
Аннотация: При введении поправки на ослабление излучения при ПЭТ сердца с использованием трансмиссионного источника возникают трудности, связанные с низкой статистикой счета и рассеянием в объекте выходящих из источника фотонов, что ведет к занижению определяемых значений коэф. ослабления. С целью преодоления этого недостатка разработана методика сегментированной коррекции, основанная на использовании искусственной нейронной сети. Методика была успешно испытана на фантомах и при клинических ПЭТ-исследованиях больных с верифицированным диагнозом. Показано, что точность определения коэф. ослабления не зависит от геометрии измерений и от "загрязнения" трансмиссионных данных рассеянными фотонами. Сегментированная коррекция позволяет заметно снизить продолжительность трансмиссионных измерений и пригодна для любых материалов в диапазоне эффективных атомных номеров от воздуха до воды. Канада, Dep. of Nucl. Med., McMaster Univ. Med. Cent., Hamilton, Ontario. Ил. 9. Табл. 7. Библ. 24

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.15
Рубрики: ПЭТ
ОСЛАБЛЕНИЕ ИЗЛУЧЕНИЯ
КОРРЕКЦИЯ ВЛИЯНИЯ
СЕГМЕНТИРОВАННАЯ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ

Доп.точки доступа:
Nahmias, Claude

16.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 97.04-04А3.352

Yu, Siu K.
Segmented attenuation correction using artificial neural networks in positron tomography [Text] / Siu K. Yu, Claude Nahmias // Phys. Med. and Biol. - 1996. - Vol. 41, N 10. - P2189-2206 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Сегментированная коррекция влияния ослабления [излучения] в позитронной томографии с использованием искусственных нейронных сетей
Аннотация: При введении поправки на ослабление излучения при ПЭТ сердца с использованием трансмиссионного источника возникают трудности, связанные с низкой статистикой счета и рассеянием в объекте выходящих из источника фотонов, что ведет к занижению определяемых значений коэф. ослабления. С целью преодоления этого недостатка разработана методика сегментированной коррекции, основанная на использовании искусственной нейронной сети. Методика была успешно испытана на фантомах и при клинических ПЭТ-исследованиях больных с верифицированным диагнозом. Показано, что точность определения коэф. ослабления не зависит от геометрии измерений и от "загрязнения" трансмиссионных данных рассеянными фотонами. Сегментированная коррекция позволяет заметно снизить продолжительность трансмиссионных измерений и пригодна для любых материалов в диапазоне эффективных атомных номеров от воздуха до воды. Канада, Dep. of Nucl. Med., McMaster Univ. Med. Cent., Hamilton, Ontario. Ил. 9. Табл. 7. Библ. 24

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.09.13
Рубрики: ПЭТ
ОСЛАБЛЕНИЕ ИЗЛУЧЕНИЯ
КОРРЕКЦИЯ ВЛИЯНИЯ
СЕГМЕНТИРОВАННАЯ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ

Доп.точки доступа:
Nahmias, Claude

17.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 98.02-04А4.146

Rudzka, J.
Application of artificial neural network in analysis of renal dynamic studies [Text] : abstr. Eur. Assoc. Nucl. Med. Congr., Glasgow, 23-27 Aug., 1997 / J. Rudzka, K. Rudzki, S. Nowak // Eur. J. Nucl. Med. - 1997. - Vol. 24, N 8. - P899 . - ISSN 0340-6997
Перевод заглавия: Применение искусственной нейронной сети при анализе результатов динамических исследований почек
Аннотация: 3-слойная искусственная нейронная сеть была обучена на математически смоделированных ренограммах различных типов, в т. ч. 3-фазных в норме, с задержанным накоплением и(или) выведением, при почечной недостаточности и чисто накопительного типа. Экзамен проводился путем попиксельного анализа кривых время - активность, полученных при 30 динамических сцинтиграфических исследованиях почек. Показано, что система правильно классифицирует все предъявленные ей кривые, позволяя визуализировать выделенные области функциональных аномалий и оценивать их площадь. Сделан вывод, что разработанная искусственная нейронная сеть может быть успешно использована для решения как данной задачи, так и для выделения зон интереса с патологическими изменениями. Польша, Silesian Sch. of Med. Dep. of Nucl. Med., Katowice

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.11.05
Рубрики: МЕДИЦИНСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
КОМПЬЮТЕРНОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
ПОЧКИ
ДИНАМИЧЕСКАЯ СЦИНТИГРАФИЯ

Доп.точки доступа:
Rudzki, K.; Nowak, S.

18.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 98.02-04А3.70

Rudzka, J.
Application of artificial neural network in analysis of renal dynamic studies [Text] : abstr. Eur. Assoc. Nucl. Med. Congr., Glasgow, 23-27 Aug., 1997 / J. Rudzka, K. Rudzki, S. Nowak // Eur. J. Nucl. Med. - 1997. - Vol. 24, N 8. - P899 . - ISSN 0340-6997
Перевод заглавия: Применение искусственной нейронной сети при анализе результатов динамических исследований почек
Аннотация: 3-слойная искусственная нейронная сеть была обучена на математически смоделированных ренограммах различных типов, в т. ч. 3-фазных в норме, с задержанным накоплением и(или) выведением, при почечной недостаточности и чисто накопительного типа. Экзамен проводился путем попиксельного анализа кривых время - активность, полученных при 30 динамических сцинтиграфических исследованиях почек. Показано, что система правильно классифицирует все предъявленные ей кривые, позволяя визуализировать выделенные области функциональных аномалий и оценивать их площадь. Сделан вывод, что разработанная искусственная нейронная сеть может быть успешно использована для решения как данной задачи, так и для выделения зон интереса с патологическими изменениями. Польша, Silesian Sch. of Med. Dep. of Nucl. Med., Katowice

ГРНТИ	76.03.59

ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: МЕДИЦИНСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
КОМПЬЮТЕРНОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
ПОЧКИ
ДИНАМИЧЕСКАЯ СЦИНТИГРАФИЯ

Доп.точки доступа:
Rudzki, K.; Nowak, S.

19.

РЖ ВИНИТИ 76 (BI30) 98.03-04Н2.231

Computerized classification of malignant and benign microcalcifications on mammograms: Texture analysis using an artificial neural network [Text] / Heang-Ping Chan [et al.] // Phys. Med. and Biol. - 1997. - Vol. 42, N 3. - P549-567 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Компьютерная классификация злокачественных и доброкачественных микрокальцинатов при маммографии: анализ структуры ткани с помощью искусственной нейронной сети
Аннотация: У 54 больных с различной патологией молочной железы выполнили 86 маммограмм. В 26 наблюдениях в последующем при биопсии подтверждены доброкачественные, в 28 - злокачественные процессы. Область интереса, содержащая микрокальцинаты анализировали в сравнении со структурами окружающей ткани. Изображение с помощью компьютера реконструировали в разных плоскостях. Выделено 13 основных типов изображения. Для анализа использовали программу ЭВМ на основе классификации с использованием искусственной нейронной сети. Выделены 6 основных типов изображения, имеющих наибольшую диагностическую ценность. Автоматическая диагностика оказалась успешной в 11 из 28 наблюдений злокачественного поражения. Чувствительность составила 100%, специфичность - 39%. По предварительным данным считают, что компьютерный анализ маммограмм позволяет выявлять невидимые простым глазом детали изображения. Рекомендуют использовать метод при проведении скрининговых исследований. США, Univ. of Michigan, Ann Arbor, MI. Библ. 43

ГРНТИ	76.29.49

ВИНИТИ 761.29.49.51.09.35.02 + 761.29.49.07.23
Рубрики: РАК МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ
ОПУХОЛИ ДОБРОКАЧЕСТВЕННЫЕ
МАММОГРАФИЯ
МИКРОКАЛЬЦИНАТЫ
СПОСОБ ВЫЯВЛЕНИЯ
КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ
СПЕЦИФИЧНОСТЬ
СКРИНИНГ
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Chan, Heang-Ping; Sahiner, Berkman; Petrick, Nicholas; Helvie, Mark A.; Lam, Kwok Leung; Adler, Dorit D.; Goodsitt, Mitchell M.

20.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 98.06-04А4.161

Computerized classification of malignant and benign microcalcifications on mammograms: Texture analysis using an artificial neural network [Text] / Heang-Ping Chan [et al.] // Phys. Med. and Biol. - 1997. - Vol. 42, N 3. - P549-567 . - ISSN 0031-9155
Перевод заглавия: Компьютерная классификация злокачественных и доброкачественных микрокальцинатов при маммографии: анализ структуры ткани с помощью искусственной нейронной сети
Аннотация: У 54 больных с различной патологией молочной железы выполнили 86 маммограмм. В 26 наблюдениях в последующем при биопсии подтверждены доброкачественные, в 28 - злокачественные процессы. Область интереса, содержащая микрокальцинаты анализировали в сравнении со структурами окружающей ткани. Изображение с помощью компьютера реконструировали в разных плоскостях. Выделено 13 основных типов изображения. Для анализа использовали программу ЭВМ на основе классификации с использованием искусственной нейронной сети. Выделены 6 основных типов изображения, имеющих наибольшую диагностическую ценность. Автоматическая диагностика оказалась успешной в 11 из 28 наблюдений злокачественного поражения. Чувствительность составила 100%, специфичность - 39%. По предварительным данным считают, что компьютерный анализ маммограмм позволяет выявлять невидимые простым глазом детали изображения. Рекомендуют использовать метод при проведении скрининговых исследований. США, Univ. of Michigan, Ann Arbor, MI. Библ. 43

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.13.19
Рубрики: РАК МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ
ОПУХОЛИ ДОБРОКАЧЕСТВЕННЫЕ
МАММОГРАФИЯ
МИКРОКАЛЬЦИНАТЫ
СПОСОБ ВЫЯВЛЕНИЯ
КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗ
ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ
СПЕЦИФИЧНОСТЬ
СКРИНИНГ
ЧЕЛОВЕК

Доп.точки доступа:
Chan, Heang-Ping; Sahiner, Berkman; Petrick, Nicholas; Helvie, Mark A.; Lam, Kwok Leung; Adler, Dorit D.; Goodsitt, Mitchell M.

1-20 21-40 41-60 61-62

"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