Опыт фМРТ-анализа состояния покоя (resting state) здоровых испытуемых с использованием программного обеспечения FSL [] / Е. В. Шарова [и др.]> // Медицинская визуализация. - 2015. - N 4. - С. 6-17 Рубрики: МОЗГ ГОЛОВНОЙ БОДРСТВОВАНИЕ ЛАТЕРАЛИЗАЦИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (КОМПЬЮТЕР) ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АЛГОРИТМЫ МАГНИТНОГО РЕЗОНАНСА ИЗОБРАЖЕНИЕ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФИЯ АЛЬФА-РИТМ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ Аннотация: Анализ фМРТ в состоянии покоя (resting state, или RS) представляется адекватным методическим подходом к исследованию базового уровня функциональной активности головного мозга человека в норме и патологии, включая пациентов с глубокими когнитивными и двигательными нарушениями. Однако при наличии нескольких алгоритмов обработки этого феномена признанный стандарт отсутствует. Цель исследования: выделение типичных сетей (коннектомов) RS у здоровых людей на базе программного обеспечения FSL и анализ ряда качественных и количественных показателей, потенциально перспективных для сопоставления с церебральной патологией. Материал и методы. У 12 здоровых испытуемых провели пилотные исследования resting state фМРТ З Т по алгоритму независимых компонент (ICA) в программе FSL. На основе литературных данных, приведенных во введении, дифференцировали артефактные (ликворные, сосудистые) и типичные нейронные сети RS. Анализировали представленность последних в группе наблюдений с учетом гендерной принадлежности и профиля моторной межполушарной асимметрии. Наряду с особенностями топографии отдельной сети оценивали ряд интегральных показателей (общий объем и интенсивность активации), а также частотные характеристики спектра мощности (средняя частота, частота доминирующего пика) гемодинамических сигналов. Результаты. У каждого испытуемого было выделено по 7-8 сетей RS, сходных с описанными в литературе основными «эталонными сетями». Результаты сопоставления интегральных и частотных характеристик активности этих сетей с индивидуальными особенностями испытуемых показали информативность рассматриваемых количественных параметров. Установлено, в частности, что объем активации сети DMN здоровых людей более вариативен, тогда как параметр интенсивности активации характеризуется меньшим разбросом значений (т.е. более стабилен) в норме, но резко меняется у пациентов с черепно-мозговой травмой. Относительно малой вариативностью в норме характеризуется также средняя частота активной зоны спектра. Заключение. Полученные данные подтверждают корректность предлагаемого подхода и свидетельствуют о перспективности использования рассмотренных количественных показателей RS для фМРТ-оценки активности здорового и больного мозга человека. Доп.точки доступа: Шарова, Е.В.; Гаврон, А.А.; Абдулаев, А.А.; Смирнов, А.С.; Фадеева, Л.М.; Челяпина, М.В.; Жаворонкова, Л.А.; Болдырева, Г.Н.; Куликов, М.А.; Верхлютов, В.М.; Пронин, И.Н.; Корниенко, В.Н. Экз-ры: |
Аль-Хайдри, В. А. Нейросетевой детектор искажений в электрокардиосигнале [] / В. А. Аль-Хайдри, Р. В. Исаков, Л. Т. Сушкова> // Медицинская техника. - 2016. - N 3. - С. 18-22. - Библиогр. в конце ст. MeSH-главная: ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАФИЯ -- ELECTROCARDIOGRAPHY СИГНАЛА ПЕРЕДАЧА -- SIGNAL TRANSDUCTION НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (КОМПЬЮТЕР) -- NEURAL NETWORKS (COMPUTER) Доп.точки доступа: Исаков, Р. В.; Сушкова, Л. Т. Экз-ры: |
Митрохин, Ю. И. Информация в генетических системах и нейронных сетях [] / Ю. И. Митрохин> // Успехи совр. биологии. - 2016. - Том 136, N 1. - С. 96-110 MeSH-главная: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (КОМПЬЮТЕР) -- NEURAL NETWORKS (COMPUTER) ГЕНОТИП -- GENOTYPE СОЗНАНИЕ -- CONSCIOUSNESS (физиология) ГЕНЕТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ -- GENETIC TECHNIQUES (использование) МИКРОБИОЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ -- MICROBIOLOGICAL TECHNIQUES Аннотация: В сравнительном ключе рассмотрены две базовые информационные системы естественного происхождения - генетическая и система символов на базе нейронных сетей мозга. Сравнительное рассмотрение генетических систем разного эволюционного уровня позволяет говорить об отсутствии единого критерия устойчивости и степени генетической тождественности при смене поколений. Скорее, имеет смысл говорить о фенотипической устойчивости. В генетических системах вместе с ростом сложности геномов прослеживается явная эволюционная тенденция к увеличению доли стохастических событий молекулярного уровня в механизмах операций над генетическим материалом и возможностей для комбинационных перестроек генома. Приведены современные данные исследований формирования второй символической базовой информационной системы на основе нервной системы животных; цитологические и молекулярные механизмы образования в мозге животных и человека “отпечатков” воспринимаемых сигналов из внешнего мира, т.е. элементов памяти. Рассмотрены возможные механизмы формирования в коре мозга ассоциативных связей между “отпечатками” наблюдаемых событий внешнего мира и “отпечатками” речевых символов, им соответствующих. Обсуждаются принципиально различные способы генерирования и эволюции информации в рассматриваемых системах. Представлены доводы ряда исследователей мозга в пользу определяющего вклада речевого кодирования в становление и эволюцию сознания человека. В заключение автор предлагает сугубо гипотетическое определение сущности феномена сознания как возникающего ощущения непрерывного настоящего времени в бесконечно малом зазоре между прошлым и будущим, как картину застывшего внешнего мира, чувство остановленного времени, т.е. создание настоящего, которого в реальности не существует. Экз-ры: |
Туровский, Я. А. Моделирование поведения человека на основе анализа отклонения от оптимального поведенческого паттерна [] / Я. А. Туровский, С. Е. Гриднев, Ю. А. Ипполитов> // Вестн. новых мед. технологий. - 2016. - Том 23, N 3. - С. 23-30 MeSH-главная: ПОВЕДЕНИЯ ИЗУЧЕНИЕ -- BEHAVIORAL RESEARCH (методы) ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ -- INFORMATION SYSTEMS НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (КОМПЬЮТЕР) -- NEURAL NETWORKS (COMPUTER) Доп.точки доступа: Гриднев, С. Е.; Ипполитов, Ю. А. Экз-ры: |
Наркевич, А. Н. Система дифференциальной диагностики злокачественных опухолей придатков матки на основе нейронной сети [] / А. Н. Наркевич, Е. А. Борисова, Т. А. Макаренко> // Медицинская техника. - 2017. - N 5. - С. 49-52. - Библиогр. в конце ст. MeSH-главная: ПОЛОВЫХ ОРГАНОВ ЖЕНСКИХ НОВООБРАЗОВАНИЯ -- GENITAL NEOPLASMS, FEMALE (диагноз) ДИАГНОСТИКА ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ -- DIAGNOSIS, DIFFERENTIAL ДИАГНОСТИЧЕСКОЕ ОБОРУДОВАНИЕ -- DIAGNOSTIC EQUIPMENT НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (КОМПЬЮТЕР) -- NEURAL NETWORKS (COMPUTER) Доп.точки доступа: Борисова, Е. А.; Макаренко, Т. А. Экз-ры: |
Результаты моделирования должных величин силы дыхательных мышц на основе метода искусственных нейронных сетей [] / Б. И. Гельцер [и др.]> // Рос. физиол. журн. им. И.М. Сеченова. - 2018. - Том 104, N 9. - С. 1065-1074 MeSH-главная: ДЫХАТЕЛЬНЫЕ МЫШЦЫ -- RESPIRATORY MUSCLES РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ -- REGRESSION ANALYSIS НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (КОМПЬЮТЕР) -- NEURAL NETWORKS (COMPUTER) Аннотация: В работе представлены результаты сравнительного анализа моделей расчета должных величин силы дыхательных мышц, разработанных на основе методов многофакторной линейной регрессии и искусственных нейронных сетей. Было обследовано 356 здоровых лиц (162 мужчины и 194 женщины) в возрасте от 18 до 89 лет, у которых оценивали уровень максимального экспираторного, инспираторного давлений в ротовой полости и SNIP-тест на аппарате MicroRPM (Великобритания). Точность 18 ранее разработанных линейных регрессионных моделей и моделей, построенных авторами, определяли с помощью средней относительной ошибки аппроксимации (СООА) на обучающей и тестовой выборках. Показано, что использование нейронных сетей значительно повышает точность расчетов должных величин. Это особенно заметно в мужской популяции, где уровень СООА был в диапазоне от 10.3 до 14.2 %, что указывало на высокое качество моделей. Уровень СООА у женщин лишь немногим уступал аналогичным данным у мужчин и варьировал от 15.7 до 16.6 %. Анализ соотношений фактически измеренных и должных величин силы дыхательных мышц в реальном времени позволит оценить выраженность респираторной мышечной дисфункции и осуществлять своевременную коррекцию нарушенных функций. Доп.точки доступа: Гельцер, Б. И.; Шахгельдян, К. И.; Курпатов, И. Г.; Котельников, В. Н. Экз-ры: |
Возможности использования искусственного интеллекта в стоматологии [] / М. К. Касумова [и др.]> // Ин-т стоматологии. - 2019. - № 3. - С. 12-16. - Библиогр. в конце ст. MeSH-главная: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- ARTIFICIAL INTELLIGENCE ДИАГНОСТИКА -- DIAGNOSIS СТОМАТОЛОГИЯ -- DENTISTRY НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (КОМПЬЮТЕР) -- NEURAL NETWORKS (COMPUTER) Аннотация: В статье дана оценка актуальности и проанализированы основные предпосылки для внедрения в стоматологическую практику идей искусственного интеллекта. Основное внимание в этом плане уделено анализу автоматического распознавания образов для решения проблемы автоматизации в рентгеновской диагностике на базе современных достижений в области искусственных нейронных сетей. Доп.точки доступа: Касумова, М. К.; Тихонов, Э. П.; Иванова, Г. Г.; Чибисова, М. А. Экз-ры: |
Місюра, К. В. Прогнозування гормонально-метаболічних порушень у молодих жінок із надлишковою масою тіла та ожирінням: ефективність застосування штучних нейронних мереж [] / К. В. Місюра, К. Г. Манська> // Міжнародний ендокринологічний журнал. - 2019. - Том 15, N 8. - С. 19-30. - Бібліогр. наприкінці ст. MeSH-главная: ОЖИРЕНИЕ -- OBESITY (диагностика, кровь, моча, осложнения) ВЕС ИЗБЫТОЧНЫЙ -- OVERWEIGHT (диагностика, кровь, моча, осложнения) МЕТАБОЛИЧЕСКИЙ СИНДРОМ X -- METABOLIC SYNDROME X (диагностика, этиология) ПРОГНОЗИРОВАНИЕ -- FORECASTING ЖЕНЩИНЫ -- WOMEN МОЛОДЫЕ -- YOUNG ADULT НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (КОМПЬЮТЕР) -- NEURAL NETWORKS (COMPUTER) Доп.точки доступа: Манська, К. Г. Экз-ры: |
Диагностика злокачественных плевральных выпотов с помощью сверточных нейронных сетей путем морфометрического анализа изображений фаций плеврального экссудата / С. А. Плаксин [и др.]> // Хирургия. Журнал имени Н.И. Пирогова. - 2020. - N 5. - С. 42-48 MeSH-главная: ПЛЕВРАЛЬНЫЙ ВЫПОТ ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫЙ -- PLEURAL EFFUSION, MALIGNANT (диагностика) НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (КОМПЬЮТЕР) -- NEURAL NETWORKS (COMPUTER) Доп.точки доступа: Плаксин, С. А.; Фаршатова, Л. И.; Веселов, И. В.; Замятина, Е. Б. Экз-ры: |
Нейросетевой анализ предикторов летального риска у больных после перенесенного острого коронарного синдрома [] / Д. А. Швец [и др.]> // Рос. кардиол. журн. - 2020. - N 3. - С. 68-75 MeSH-главная: КОРОНАРНЫЙ СИНДРОМ ОСТРЫЙ -- ACUTE CORONARY SYNDROME (осложнения, смертность) НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (КОМПЬЮТЕР) -- NEURAL NETWORKS (COMPUTER) СМЕРТИ ПРИЧИНА -- CAUSE OF DEATH ИШЕМИЧЕСКАЯ БОЛЕЗНЬ СЕРДЦА -- MYOCARDIAL ISCHEMIA (осложнения) Аннотация: Цель. Изучить возможности применения нейросетевого анализа клинико-инструментальных данных для прогнозирования риска летальных исходов у больных после перенесенного острого коронарного синдрома (ОКС). Материал и методы. Четыреста пациентов после перенесенного ОКС наблюдались в течение 62 мес. Критерий осложнённого течения ишемической болезни сердца (ИБС) - летальный исход кардиогенной причины. Группу 1 наблюдения составили 310 больных с неосложненным течением и 2 группу 90 больных с осложненным течением ИБС. Для прогнозирования летального риска использовали метод машинного обучения и нейросетевого анализа. Машинное обучение проводилось с включением клинических, лабораторных и инструментальных (электрокардиография, эхокардиография) признаков (всего 49). Для решения задач классификации использованы два вида архитектур нейросетей: многослойный персептрон (Multilayer Perceptron (MLP)) и свёрточная нейронная сеть (Convolutional Neural Networks (CNN)). Соотношение в примерах на обучение и валидацию составило 340/60. Использовался метод обучения с учителем на имеющихся данных, в которых были известны исходы, а параметры нейронной сети подстраивались так, чтобы минимизировать ошибку. Результаты. Наибольший вклад в риск летального исхода после ОКС вносят возраст больных, перенесенный ранее ИМ и острое нарушение мозгового кровообращения, наличие фибрилляции предсердий, 2 стадия и 3 функциональный класс хронической недостаточности кровообращения, отсутствие чрескожного коронарного вмешательства, 3 стадия хронической болезни почек, сниженная фракция выброса левого желудочка. Большая часть летальных случаев приходилась на 2 и 4 годы наблюдения больных, что, возможно, связано с низкой эффективностью вторичной профилактики ИБС. Исследуемая архитектура свёрточной нейронной сети оказалась более точной моделью диагностики. Чувствительность 68% и специфичность 84%, при хорошем качестве модели (area under curve (AUC) =0,74). К преимуществам CNN относится возможность анализировать закономерности во времени, используя рекуррентные нейронные сети. Заключение. Нейросетевой анализ подготовленных клинических, лабораторных и инструментальных данных позволяет настроить параметры сети для последующего прогнозирования летального риска. Использование свёрточной нейронной сети с чувствительностью 68% и специфичностью 84% прогнозирует риск летального исхода на протяжении 5 лет после ОКС. Доп.точки доступа: Швец, Д. А.; Карасёв, А. Ю.; Смоляков, М. В.; Поветкин, С. В.; Вишневский, В. И. Экз-ры: |
Дудін, О. Є. Цифрова патологія при меланомі: досягнення, бар'єри та перспективи [] = Digital pathology in melanoma: achievements, barriers and prospects / О. Є. Дудін> // Медична інформатика та інженерія = Medical informatics and engineering. - 2022. - N 4. - С. 9-20 MeSH-главная: МЕЛАНОМА -- MELANOMA ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- ARTIFICIAL INTELLIGENCE НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (КОМПЬЮТЕР) -- NEURAL NETWORKS (COMPUTER) Экз-ры: |
Соловйов, В. Г. Застосування нейронної мережі при контролі теплового стану біологічної тканини в зоні зварювання [] = Application of neural network in monitoring the thermal state of biological tissue in the welding zone / В. Г. Соловйов, Ю. М. Ланкін, І. Ю. Романова> // Медична інформатика та інженерія = Medical informatics and engineering. - 2023. - N 3/4. - С. 50-58 MeSH-главная: СВАРКА -- WELDING ЭЛЕКТРОХИРУРГИЯ -- ELECTROSURGERY НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (КОМПЬЮТЕР) -- NEURAL NETWORKS (COMPUTER) ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- ARTIFICIAL INTELLIGENCE Доп.точки доступа: Ланкін, Ю. М.; Романова, І. Ю. Экз-ры: |