Выявление и предупреждение рисков заболеваний пациентов с использованием нейросетей на примере диагностики различного вида аритмий по электрокардиограмме
Автор: Кистанова И.А.
Журнал: Теория и практика современной науки @modern-j
Рубрика: Основной раздел
Статья в выпуске: 5 (23), 2017 года.
Бесплатный доступ
В статье описаны разработка и тестирование нейросети - полносвязного многослойного перцептрона, позволяющего диагностировать и прогнозировать развитие аритмии по кардиограмме. Для обучения нейросети используется алгоритм обратного распространения ошибки.
Медицинская диагностика, диагностика пациентов, выявление и предупреждение заболеваний, интеллектуальный анализ данных, нейросети, многослойный перцептрон, телемедицина
Короткий адрес: https://sciup.org/140271583
IDR: 140271583
Список литературы Выявление и предупреждение рисков заболеваний пациентов с использованием нейросетей на примере диагностики различного вида аритмий по электрокардиограмме
- Аритмия [Электронный ресурс] / Википедия. Свободная энциклопедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Аритмия
- Rstudio [Электронный ресурс] / URL: https://www.rstudio.com/products/rstudio
- The R Project for Statistical Computing [Электронный ресурс] / URL: https://www.r-project.org
- Building deep neural nets with h2o and rsparkling that predict arrhythmia of the heart [Электронный ресурс] / URL: https://www.r-bloggers.com/building-deep-neural-nets-with-h2o-and-rsparkling-that-predict-arrhythmia-of-the-heart
- Sparkling Water [Электронный ресурс] / URL: http://www.h2o.ai/sparkling-water
- Apache Spark [Электронный ресурс] / URL:http://spark.apache.org
- Arrhythmia Data Set [Электронный ресурс] / URL: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Arrhythmia
- Метод главных компонент [Электронный ресурс] / Википедия. Свободная энциклопедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Метод_главных_компонент
- Многослойный перцептрон Румельхарта [Электронный ресурс] / Википедия. Свободная энциклопедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Многослойный_перцептрон_Румельхарта
- Нейронные сети [Электронный ресурс] / StatSoft электронный учебник по статистике. URL: http://statsoft.ru/home/textbook/modules/stneunet.html
- Xavier Glorot, Antoine Bordes and Yoshua Bengio (2011). Deep sparse rectifier neural networks.
- C. Dugas, Y. Bengio, F. Bélisle, C. Nadeau, R. Garcia, NIPS'2000, (2001), Incorporating Second-Order Functional Knowledge for Better Option Pricing.
Статья научная
