Предложена многофакторная иерархическая структура нейросетевых модулей, разработанная для распознавания заболеваний в урологии путем обработки разноплановых, неоднородных параметров, полученных в результате урофлоуметрического обследования пациентов с помощью урофлоуметра. По результатам анализа отобраны те параметры, которые являются определяющими при диагностировании отклонений от нормы, наличии обструкции и распознавании заболеваний. Особенностью разработанной многофакторной иерархической модели является модульная организация распознавания неоднородных разноплановых урофлоуметрических параметров, базирующаяся на нейросетевых модулях с различной архитектурой и методах обучения. Экспериментально апробирована способность предложенной нейросетевой модели по распознаванию урофлоуметрических параметров пациентов.

  Повний текст PDF - 596.943 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"