StatSoft Russia. Основные идеи нейросетевых методов анализа Простота и однородность отдельных элементов - «нейронов» Все основные свойства сети определяются. - презентация

1 StatSoft Russia

2 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 в процессе «обучения»

3 Примеры искусственных нейронных сетей

4 Особенности 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.

5 Для практического здравоохранения особый интерес представляют экспертные системы для диагностики заболеваний

6 Примеры 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.

7 Экспертная 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

8 Определение 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.

9 Этапы нейросетевого анализа Исследование взаимосвязи переменных и понижение размерности Построение и обучение сетей разных типов Сравнение качества сетей и их статистических характеристик

10 Понижение размерности: отбор входных признаков Штраф за элемент, число популяций и поколений битовых строк Генетический алгоритм, пошаговое включение и исключение 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 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

14 Результаты классификации и анализ чувствительности Все наблюдения классифицированы правильно Анализ чувствительности позволяет утверждать, что одним из важнейших факторов риска является привычка к курению.

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 правильно Радиальные базисные функции: 95% наблюдений классифицировано правильно

18 Настройка сети

19 Библиотеки 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