Нейросетевые алгоритмы распознавания результатов акустической спирометрии

Нейросетевые алгоритмы распознавания результатов акустической спирометрии

Автор: Степанян, Иван Викторович

Шифр специальности: 05.13.18

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2006

Место защиты: Москва

Количество страниц: 196 с. ил.

Артикул: 2948419

Автор: Степанян, Иван Викторович

Стоимость: 250 руб.

Нейросетевые алгоритмы распознавания результатов акустической спирометрии  Нейросетевые алгоритмы распознавания результатов акустической спирометрии 

ОГЛАВЛЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ В РАБОТЕ СОКРАЩЕНИЙ
ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
1.1 ОБЗОР МЕТОДОВ, ПРИМЕНЯЕМЫХ ДЛЯ АНАЛИЗА ФУНКЦИИ ДЫХАНИЯ
1.1.1 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОТКЛОНЕНИЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ДЫХАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГРАФИКОВ ПОТОКОБЪЕМ
1.2 СОВРЕМЕННЫЕ СПОСОБЫ И СРЕДСТВА СПИРОМЕТРИИ.
1.3 МЕТОД АКУСТИЧЕСКОЙ СПИРОМЕТРИИ.
1.4 АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ, ПРИМЕНИМЫЕ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ АКУСТИЧЕСКОЙ СПИРОМЕТРИИ
1.5 КРИТЕРИИ КАЧЕСТВА МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1.
ГЛАВА 2. ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ
2.1 СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ АКУСТИЧЕСКОЙ СПИРОМЕТРИИ
2.2 ЭВРИСТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ПОИСКА СТРУКТУРЫ СЛОИСТОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
2.2.1 ОБЗОР МОДЕЛЕЙ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛ ГО РИТМ О В.Д ЛЯ ПОСТРОЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ, РАСПОЗНАЮЩЕЙ СПЕКТРЫ.СПИРОМЕТРИИ
2.2.2 СТРАТЕГИИ ОТБОРА НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ АКУСТИЧЕСКОЙ СПИРОМЕТРИИ
2.2.3 ОБЗОР МЕТОДОВ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ СЛОИСТЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ СПИРОМЕТРИЧЕСКИХ СПЕКТРОВ
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ АКУСТИЧЕСКОЙ СПИРОМЕТРИИ
3.1 РАЗРАБОТКА НЕЙРОННОЙ СЕТИ КОХОНЕНА ДЛЯ АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ АКУСТИЧЕСКОЙ СПИРОМЕТРИИ
3.2 ОПИСАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ РАДИАЛЬНОГО БАЗИСА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТНОЙ СЕТИ, РАСПОЗНАЮЩЕЙ СПИРОМЕТРИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ
3.3. РАЗРАБОТКА СЛОИСТОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С УЧИТЕЛЕМ БЕЗ ОБРАТНЫХ СВЯЗЕЙ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ АКУСТИЧЕСКОЙ СПИРОМЕТРИИ
3.4 РАЗРАБОТКА ОПЕРАЦИЙ СИНТЕЗА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ С УЧИТЕЛЕМ БЕЗ ОБРАТНЫХ СВЯЗЕЙ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ АКУСТИЧЕСКОЙ СПИРОМЕТРИИ.
3.4.1 ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СТРУКТУРЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ АНАЛИЗА СПИРОМЕТРИЧЕСКИХ СПЕКТРОВ
3.4.2 РАЗРАБОТКА ОПЕРАЦИЙ МУТАЦИИ ДЛЯ СИНТЕЗА НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ, РАСПОЗНАЮЩЕЙ РЕЗУЛЬТАТЫ АКУСТИЧЕСКОЙ СПИРОМЕТРИИ
3.4.3 РАЗРАБОТКА ОПЕРАЦИИ КРОССОВЕРА ДЛЯ КОЛЛЕКТИВА СЕТЕЙ С ПОВТОРНЫМ ОБУЧЕНИЕМ ДЛЯ СИНТЕЗА НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ, РАСПОЗНАЮЩЕЙ РЕЗУЛЬТАТЫ АКУСТИЧЕСКОЙ СПИРОМЕТРИИ
3.4.4 РАЗРАБОТКА ОПЕРАЦИЙ КРОССОВЕРА С ДОБАВЛЕНИЕМ НАДСТРАИВАЕМОЙ НЕЙРОСЕТЕВОЙ СТРУКТУРЫ ДЛЯ СИНТЕЗА НЕЙРОСЕТЕВОЙ МОДЕЛИ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ АКУСТИЧЕСКОЙ СПИРОМЕТРИИ.
3.4.5 ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ СИНТЕЗА МНОГОСЛОЙНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ, РАСПОЗНАЮЩЕЙ СПИРОМЕТРИЧЕСКИЕ СПЕКТРЫ
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3.
ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
ДЛЯ АНАЛИЗА РЕЗУЛЬТАТОВ АКУСТИЧЕСКОЙ СПИРОМЕТРИИ
4.1 ПРИМЕНЕНИЕ САМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ КОХОНЕНА ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦИИ СПИРОМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ.
4.1.2 ПРИМЕНЕНИЕ КОЛЛЕКТИВА САМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ КОХОНЕНА ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ
4.3 ПРИМЕНЕНИЕ МНОГОСЛОЙНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ
СПИРОМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ.
4.2 ПРИМЕНЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ АКУСТИЧЕСКОЙ СПИРОМЕТРИИ
РЕЗУЛЬТАТОВ АКУСТИЧЕСКОЙ СПИРОМЕТРИИ
4.4 АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЦИТИРУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ


Конечно, полученные в этой работе результаты представляют практическую ценность, но применить эти методы для экспрессдиагностирования дыхания не представляется возможным. Это вызвано и необходимостью изоляции обследуемого от посторонних шумов, и сложностями, связанными с применением медицинского оборудования осциллоскопа, фильтра в полевых условиях. Так же остается актуальной проблема нормализации успокоения дыхания обследуемого. Следует отметить, что проведенные исследования указывают на перспективность математического подхода к оценке функции дыхания по сравнению с традиционными методами. В работе была разработана нейросетевая модель, позволяющая осуществлять оптимизацию схемы лечения больных бронхиальной астмой БА различного возраста. В структуру нейросети были введены данные спектрального туссобарографического исследования больных. Нейросеть производит сравнение спектральных туссограмм больных БА и здоровых лиц соответствующих возрастных групп. Еще один из методов, применяемых для анализа функции дыхания метод бронхофонографии. Он описан в 8. Метод позволяет зафиксировать временную кривую акустического шума, возникающего при дыхании, с последующей математической обработкой. Для оценки паттерна дыхания используется аппаратный комплекс, принцип работы которого основан на фиксировании и последующей оценке спектральных характеристик дыхательных шумов. Комплекс состоит из датчика, аналогоцифрового преобразователя и позволяет визуализировать и оценивать звуковые характеристики дыхания. Непосредственная регистрация дыхательных шумов осуществляется с помощью датчика, снабженного специальным загубником, который помещается в ротовую полость пациента и передает особенности дыхания. Датчик обладает высокой чувствительностью в широкой полосе воспринимаемых частот, включая те частоты, которые не фиксируются при выслушивании традиционным стстофонендоскопом . Туссограф прибор для регистрации звука кашлевого толчка с разных участков грудной клетки. Автоматизированный спектральный анализ позволяет косвенно оценивать изменения плотности легочной ткани. Метод спектральной туссографии можно использовать как для диагностики, так и для решения экспертных вопросов в пульмонологии. Стетофонсндоскоп медицинский прибор для аускультации выслушивания сердца, легких, и др. В аппаратную часть комплекса также входит набор специальных фильтров, предназначенных для формирования частотного спектра, который содержит информацию о специфических акустических феноменах, возникающих во время респираторного цикла. Частота колебаний дыхательных шумов определяется в пределах от 0 до . Гц с последующим расчетом акустической работы дыхания как эквивалента работы легких, затрачиваемой на совершение акта дыхания. Проводилось клиническое обследование и запись данных методом бронхофонографии и спирографии пневмотахометрии. Среди других распознающих систем для диагностики легочных патологий можно отметить компьютерную систему обработки рентгенограмм легких, разработанную в институте систем обработки изображений РАН . Система позволяет определить степень нарушений капиллярного кровотока и уточнить экспертную оценку поражения органов дыхания от профессионального воздействия фиброгенной пыли на ранних стадиях заболевания. Прежде чем перейти к дальнейшему рассмотрению методов анализа дыхания человека, отметим, что важно, чтобы функциональная диагностика проводилась без отрыва обследуемых от производства. Поэтому для диагностики удобно применять тест ФЖЕЛ форсированная жизненная емкость легких. Дадим подробное описание теста ФЖЕЛ. Общее легочное сопротивление складывается из сопротивления дыхательных путей и сопротивления тканей. Сопротивление дыхательных путей распределяется в дыхательной системе неравномерно. Около приходится на долю трахеи и крупных бронхов, остальные относятся на долю мелких воздухоносных путей с диаметром менее 2 мм. Сопротивление дыхательных путей определяют несколько факторов объем легких чем выше объем легких, тем ниже сопротивление, тонус гладкой мускулатуры, длина и диаметр воздухоносных путей, физические характеристики газов вязкость и плотность.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.393, запросов: 244