CLINICAL USE OF INFORMATION PROCESSING AND ANALYSIS SYSTEM BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORK OF “MULTILAYER PERCEPTRON” TYPE

  • Authors: Fedorov SV1, Kashaev MS.2, Kashaev TR3
  • Affiliations:
    1. Башкирский государственный медицинский университет
    2. Башкирский государственный медицинский университет Республиканская клиническая больница им. Г. Г. Куватова
    3. Уфимский государственный авиационный технический университет, г. Уфа, Россия
  • Issue: Vol 30, No 4 (2013)
  • Pages: 97-102
  • Section: Articles
  • URL: https://journals.rcsi.science/PMJ/article/view/3336
  • DOI: https://doi.org/10.17816/pmj30497-102
  • ID: 3336

Cite item

Full Text

Abstract

Aim. To improve the results of surgical treatment of patients with thyroid gland pathology by means of developing electronic computer (EC) program allowing to optimize diagnosis, observation and prognosis of the disease course. Materials and methods. Together with the Chair of Computer Engineering and Information Security of Ufa State Aviation and Technical University the program “Intellectual System for Diagnosis of Thyroid Pathology Based on Neuronet Technologies” was developed. Results. The authors worked out and registered EC program “Intellectual System for Diagnosis of Thyroid Pathology Based on Neuronet Technologies” permitting to collect, store and analyze information on patients. The program is also capable of presenting the supposed diagnosis and result of treatment on the basis of the introduced information. Analysis of 148 case histories and ambulatory records of patients with diffuse toxic goiter was carried out; accuracy of diagnosis was > 90%; accuracy of disease outcome prediction was >75%. Conclusion. The applied modern methods of diagnosis and processing of the obtained data by means of biomedical statistics as well as neuronet information processing and analysis system make it possible to optimize patients’ management, storage and processing of medical information and permits to conduct differential diagnosis of diseases.

About the authors

S V Fedorov

Башкирский государственный медицинский университет

Email: fedorow707@mail.ru
д.м.н., профессор кафедры хирургических болезней с курсом эндоскопии ИПО

M Sh Kashaev

Башкирский государственный медицинский университет Республиканская клиническая больница им. Г. Г. Куватова

к.м.н., врач отделения сосудистой хирургии. ассистент кафедры общей хирургии

T R Kashaev

Уфимский государственный авиационный технический университет, г. Уфа, Россия

к.т.н., кафедра вычислительной техники и защиты информации

References

  1. Брюхомицкий Ю. А. Нейросетевые модели для систем информационной безопасности: учеб. пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ 2005: 160.
  2. Галушкин А. И. Теория нейронных сетей: учеб. пособие для вузов. М. : Радиотехника 2000: 415.
  3. Кашаев М. Ш. Профилактика специфических послеоперационных осложнений у больных диффузным токсическим зобом: автореф. дис. … канд. мед. наук. Уфа 2008: 23.
  4. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети: теория и практика. М.: Горячая линия-Телеком 2002: 381.
  5. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики: перцептроны и теория механизмов мозга. М.: Мир 1965: 480.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2013 Fedorov S.V., Kashaev M.S., Kashaev T.R.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».