- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Нейронные сети в медицине презентация
Содержание
- 1. Нейронные сети в медицине
- 2. Основные идеи нейросетевых методов анализа Простота и
- 3. Примеры искусственных нейронных сетей
- 4. Особенности нейросетевого подхода к анализу данных Предлагает
- 5. Для практического здравоохранения особый интерес представляют экспертные системы для диагностики заболеваний
- 6. Примеры применения нейронных сетей в медицине Выявление
- 7. Экспертная система для лечения артериальной гипертонии (Италия)
- 8. Определение накопленной дозы радиоактивного облучения (Красноярская мед.
- 9. Этапы нейросетевого анализа Исследование взаимосвязи переменных и
- 10. Понижение размерности: отбор входных признаков
- 11. Понижение размерности: автоассоциативные сети Новые входные переменные для нейросетевой модели
- 12. Задача классификации состояния больных с ишемической болезнью
- 13. Нейронная сеть для диагностики развития ишемической болезни
- 14. Результаты классификации и анализ чувствительности Все
- 15. Задача диагностики онкологического заболевания
- 16. Нейронные сети для диагностики онкологического заболевания Сеть на радиальных базисных функциях Многослойный персептрон
- 17. Результаты классификации Многослойный персептрон: 100% наблюдений классифицировано
- 18. Настройка сети
- 19. Библиотеки функций пакета STATISTICA Neural Networks
Основные идеи нейросетевых методов анализа Простота и однородность отдельных элементов - «нейронов» Все основные свойства сети определяются структурой связей Избыточность системы гарантирует ее надежность как целого Связи формируются по неявным правилам
Слайд 2Основные идеи нейросетевых методов анализа
Простота и однородность отдельных элементов - «нейронов»
Все
основные свойства сети определяются структурой связей
Избыточность системы гарантирует ее надежность как целого
Связи формируются по неявным правилам в процессе «обучения»
Избыточность системы гарантирует ее надежность как целого
Связи формируются по неявным правилам в процессе «обучения»
Слайд 4Особенности нейросетевого подхода к анализу данных
Предлагает стандартный способ решения многих нестандартных
задач.
Явное описание модели заменяется созданием «образовательной среды».
Приводит к успеху там, где отказывают традиционные методы и трудно создать явный алгоритм.
Явное описание модели заменяется созданием «образовательной среды».
Приводит к успеху там, где отказывают традиционные методы и трудно создать явный алгоритм.
Слайд 5Для практического здравоохранения особый интерес представляют экспертные системы для диагностики заболеваний
Слайд 6Примеры применения нейронных сетей в медицине
Выявление атеросклеротических бляшек с помощью анализа
флюоресцентных спектров.
Диагностика заболеваний периферических сосудов.
Диагностика инфаркта миокарда.
Диагностика клапанных шумов сердца с помощью анализа акустических сигналов.
Распознавание психических симптомов.
Диагностика заболеваний периферических сосудов.
Диагностика инфаркта миокарда.
Диагностика клапанных шумов сердца с помощью анализа акустических сигналов.
Распознавание психических симптомов.
Слайд 7Экспертная система для лечения артериальной гипертонии (Италия)
Модуль 1
Модуль 2
Модуль 3
Почасовые измерения
давления
Возраст
и пол
Характеристики состояния
Характеристики лекарственных препаратов
Структура почасового приема препаратов
Другие клинические данные
Слайд 8Определение накопленной дозы радиоактивного облучения (Красноярская мед. академия)
Классификация
на 4 группы
по
величине
накопленной
дозы облучения
35 входных
параметров
Естественная
Слабая
Средняя
Сильная
Сеть обучалась на данных о пациентах, работающих в атомной промышленности. Со 100% правильностью такая сеть классифицирует состояние людей, в том числе и тех, кто не работает в данной отрасли.
Слайд 9Этапы нейросетевого анализа
Исследование взаимосвязи переменных и понижение размерности
Построение и обучение сетей
разных типов
Сравнение качества сетей и их статистических характеристик
Слайд 10Понижение размерности:
отбор входных признаков
Штраф за элемент, число популяций
и поколений битовых
строк
Генетический алгоритм,
пошаговое включение
и исключение признаков
Слайд 11Понижение размерности:
автоассоциативные сети
Новые входные переменные для нейросетевой модели
Слайд 13Нейронная сеть для диагностики развития ишемической болезни
По набору показателей (48
переменных),
как номинальных (например, «слабая-умеренная-сильная боль»), так и непрерывных (например, артериальное давление или возраст), классифицируется состояние пациентов с ишемической болезнью сердца.
Номинальные
переменные
Непрерывные
переменные
Слайд 14Результаты классификации
и анализ чувствительности
Все наблюдения классифицированы правильно
Анализ чувствительности позволяет утверждать,
что одним из важнейших факторов риска является привычка к курению.
Слайд 16Нейронные сети для диагностики онкологического заболевания
Сеть на радиальных базисных функциях
Многослойный
персептрон
Слайд 17Результаты классификации
Многослойный персептрон:
100% наблюдений классифицировано правильно
Радиальные базисные функции: 95% наблюдений классифицировано
правильно
Слайд 19Библиотеки функций пакета STATISTICA Neural Networks для построения, обучения и работы
нейронных сетей позволяют эффективно встраивать нейросетевые модули в разрабатываемые экспертные системы для прогнозирования и диагностики заболеваний
