Программный комплекс нейросетевой классификации данных газоаналитического обследования дыхательной системы

doi:10.17223/19988605/69/12

Эндаумент фонд ТГУ!
Впиши своё имя в историю университета
- Сделать пожертвование -

Add to "Quick Collection"

Description	Size	Format
Программный комплекс нейросетевой классификации данных газоаналитического обследования дыхательной системы	644 KB	Adobe Acrobat PDF	Read	Download
DOI Доступ к ресурсу на сайте издателя			10.17223/19988605/69/12

#программные комплексы

#классификация данных

#искусственные нейронные сети

#параметры обучения

#анализ эффективности классификатора

Title: Программный комплекс нейросетевой классификации данных газоаналитического обследования дыхательной системы
Creator: Обходский, Артем Викторович
|
Кульбакин, Денис Евгеньевич
|
Обходская, Елена Владимировна
|
Попов, Александр Сергеевич
|
Родионов, Евгений Олегович
|
Сачков, Виктор Иванович
|
Чернов, Владимир Иванович (доктор мед. наук)
|
Чойнзонов, Евгений Лхамацыренович
Date: 2024
DOI: 10.17223/19988605/69/12
Description: Предложены алгоритм и архитектура нейронной сети для классификации сигнальных паттернов, формируемых в устройствах для анализа состава газовой смеси в выдыхаемом воздухе. В устройствах применяется набор неселективных полупроводниковых газовых датчиков, синхронизированных между собой и работающих в режиме термоциклирования. Реализованный алгоритм и нейронная сеть обеспечивают нормировку значений сигналов одномоментно со всего набора датчиков и дифференциацию сигнальных паттернов. Программный комплекс реализован на алгоритмическом языке программирования С++ в среде Qt и позволяет проводить дообучение нейронной сети за счет интеграции инструментов системы управления базой данных и нейросетевого анализа данных при увеличении объемов базы. В исследовании применялись данные от проб выдыхаемого воздуха, отобранные у здоровых добровольцев и пациентов со злокачественными новообразованиями орофарингеальной области и гортани. Полученные показатели чувствительности и специфичности нейросетевого классификатора данных сопоставимы с современными высокоточными рентгенологическими методами диагностики опухолей дыхательных путей.