Багатовимірний нео-фаззі нейрон у медичному діагностуванні хвороб щитовидної залози

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorПерова, І. Г.
dc.contributor.authorМірошниченко, Н. С.
dc.date.accessioned2020-05-28T08:59:59Z
dc.date.available2020-05-28T08:59:59Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenIn the work, the type of neuro-fuzzy networks and the possibilities of the it use for the diagnosis of thyroidd is eases, hyperthyroidism, hypothyroidism and euthyroidism were selected. The selection and improvement of the learning algorithm for the multidimensional neo-fuzzy neuron and the testing of its work on clinical medical data were carriedout. A native application has been created that makes it possible to use a multidimensional neo-fuzzy neuron for medical diagnostic tasks with the calculation of errors in training and testing and the visualization of medical data for a better perception of information by a doctor.uk
dc.description.abstractruВ работе проведен выбор типа нейро-фаззи сетей и возможностей их использования для диагностики заболеваний щитовидной железы гипертиреоза, гипотиреоза и эутиреоза. Проведен выбор и усовершенствование алгоритма обучения многомерного нео-фаззи нейрона и апробация его работы на клинических медицинских данных. Создано приложение, которое делает возможным использование многомерного нео-фаззи нейрона для задач медицинского диагностирования с расчетом ошибки при обучении и тестировании и визуализацией медицинских данных для лучшего восприятия информаци врачом.uk
dc.description.abstractukВ роботі проведено вибір типу нейро-фаззі мереж та можливостей їхнього використання для діагностування захворювань щитовидної залози: гіпертиреозу, гіпотиреозу та еутиреозу. Проведено вибір та удосконалення алгоритму навчання багатовимірного нео-фаззі нейрону та апробацію його роботи на клінічних медичних даних. Створено нативний додаток, який уможливлює використання багатовимірного нео-фаззі нейрону для завдань медичного діагностування із розрахунком помилки при навчанні та тестування і візуалізацією медичних даних для кращого сприйняття інформації лікарем.uk
dc.format.pagerangeС. 80-85uk
dc.identifier.citationПерова, І. Г. Багатовимірний нео-фаззі нейрон у медичному діагностуванні хвороб щитовидної залози / Перова І. Г., Мірошниченко Н. С. // Біомедична інженерія і технологія. – 2019. – №2. – С. 80-85. – Бібліогр.: 13 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/33821
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceБіомедична інженерія і технологія, 2019, №2uk
dc.subjectщитоподібна залозаuk
dc.subjectнео-фаззі нейронuk
dc.subjectгіпертиреозuk
dc.subjectмедичні даніuk
dc.subjectгіпотиреозuk
dc.subjectеутиреозuk
dc.subjectсинаптичні вагиuk
dc.subjectthyroiduk
dc.subjectneo-fuzzy neuronuk
dc.subjecthyperthyroidismuk
dc.subjectmedical datauk
dc.subjecthypothyroidismuk
dc.subjecteuthyroidismuk
dc.subjectsynaptic weightsuk
dc.subjectщитовидная железаuk
dc.subjectнео-фаззи нейронuk
dc.subjectгипертиреозuk
dc.subjectмедицинские данныеuk
dc.subjectгипотиреозuk
dc.subjectэутиреозuk
dc.subjectсинаптические весаuk
dc.subject.udc612.825.1uk
dc.titleБагатовимірний нео-фаззі нейрон у медичному діагностуванні хвороб щитовидної залозиuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
BmET-2019-2_p80-85.pdf
Розмір:
876.9 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Біомедична інженерія і технологія, № 2