Прогнозирование рецидивирующего инфаркта миокарда на основе имитационного моделирования нейроструктур

• Автор: Живжир, Евгения Валерьевна
• Шифр специальности: 05.13.09
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 208 с.

1.1. Современное состояние Iроблемы смертности от инфаркта миокарда

1.2. Основные задачи и проблемы прогнозирования в медицине.

1.3. Анализ методов 1 нозирования.

1.4. Классификация математических методов применительно к диагностике

инфаркта миокарда.

1.5. Цель и задачи исследования

ГЛАВА 2. НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ И ПРИНЦИПЫ ИХ ОБУЧЕНИЯ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ПРОГНОЗУ РЕЦИДИВИРУЮЩЕГО ТЕЧЕНИЯ ИНФАРКТА МИОДА

2.1. Анализ задач, решаемых с помощью искусственных нейронных сетей

2.2. Анализ структур, типов и математических моделей нейросетей

2.3. Постановка и возможные пути решения обучения нейрошых сетей,

использующиеся при прогнозировании рецидива инфаркта миокарда.

2.4. Выводы второй главы.
ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ И АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ДИАГНОСТИКИ РЕЦИДИВА ИНФАРКТА МИОКАРДА
3.1. Разработка моделей и алгоритмов для оптимальной настройки параметров
нейронных сетей.
3.2. Статистическая оценка прогностических признаков прогноза
рецидивирующего течения инфаркта миокарда.
3.3. Оптимизация числа нейронов в скрытых слоях нейронной сети
3.4. Выводы третьей главы.
ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ И АПРОБАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ В КЛИНИЧЕСКИХ УСЛОВИЯХ
4.1. Общее описание комплекса прогнозирования.
4.2. Функциональная структура программного комплекса прогнозирования 9
4.3. Описание и примеры реализации предложенных методов и алгоритмов в
ПРОГРАММНОМ КОМПЛЕКСЕ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ рецидива инфаркта миокарда.
4.4. Результаты апробации в клинической практике.
4.5. Выводы четвертой главы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Райх определяет модель как систему мысленно представляемую или материально реализованную, которая, отображая или воспроизводя объект исследования, способна замешать его так, что ее изучение дает новую информацию об этом объекте. Таким образом, модель это достаточно широкое понятие от схемы до материально реализованной системы, главная особенность которой способность представлять информацию об изучаемом объекте. Актуализация предсказательной функции науки естественным образом привела исследователей к необходимости создания моделей, обладающих такой функцией, прогнозных моделей. Прогнозной считается такая модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и или путях достижения этих состояний . Упомянутые в приведенной выше классификации методы информационного, логического моделирования, методы, основанные на идее, аналогичности, исследуемых объектов, находят свое применение для решения крайне ограниченного числа весьма специфичных прогностических задач. Так, в основе прогнозирования методами, информационного моделирования лежит анализ потоков информации с целью выявления различных тенденций, структурных сдвигов в тех или иных предметных областях. Как правило, эти задачи прогноза развития тех или иных перспективных научных или прикладных направлений . Среди логических моделей важное место занимают моделианалоги, в основе которых лежит идея о том, что в аналогичных объектах происходят аналогичные изменения. Аналогии строятся по фактору времени исторические, либо по фактору пространства моделиобразцы. Ограниченность применения таких моделей объясняется невозможностью найти абсолютно одинаковые объекты по множеству признаков.