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.

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.
 


This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies