НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИЙ В БИОМЕДИЦИНСКИХ СИГНАЛАХ
Содержание
авторы: В.А. ГОЛОВКО
В данной лекции рассматриваются основные принципы построения нейроинтеллектуальных систем для обнаружения аномалий в биомедицинских данных с целью диагностирования заболеваний. В качестве аномалий здесь рассматриваются нарушения нормальной активности головного мозга, такие как эпилептиформная активность и транзиторные ишемические атаки (ТИА), которые могут привести к катастрофическим последствиям. Для таких процессов большое значение имеет оперативное обнаружение аномалий, чтобы помочь доктору поставить адекватный диагноз и предотвратить катастрофическое развитие ситуации. Задачи оперативного обнаружения эпилептиформной активности и транзиторных ишемических атак являются трудноформализуемыми, для которых невозможно или очень сложно формализовать процесс принятия решений. Основным подходом в медицинских учреждениях для диагностики таких заболеваний является визуальная инспекция электроэнцефалограмм в случае эпилептической активности или нейропсихологическое тестирование в случае ТИА, которые зависят от квалификации врача и очень часто приводят к неадекватному диагнозу. Поэтому эффективным средством для автоматической диагностики таких заболеваний являются нейросетевые методы для обработки биомедицинских данных, которые являются эффективным средством для решения трудноформализуемых задач, позволяют повысить качество диагностирования и соответственно помочь врачу поставить адекватный диагноз.
V. A. GOLOVKO
NEURAL NETWORK TECHNIQUES OF DATA PROCESSING FOR ANOMALIES DETECTION IN BIOMEDICAL SIGNALS
Abstract
In this lecture the main principles of neurointelligent systems design for anomalies detection in biomedical data with the purpose of diseases diagnostics have
been addressed. The disorders of normal activity of a brain, such as epileptic
activity and transient ischemic attacks (TIA) which can lead to catastrophic consequences are considered as an anomalies. On-line anomalies detection in order
to assist the doctor in making decision and to prevent catastrophic evolution of
a situation is of great importance for such tasks. The problems of on-line detection of epileptic activity and transient ischemic attacks are hard formalizable
for which it is very difficult to formalize the making decision process. The basic approach for diagnostics of such diseases in hospital are visual inspection of
electroencephalogram (EEG) in a case of epileptic activity or neuropsychological
testing in case of TIA. The quality of diagnosis depends on the doctor qualification and very often leads to the misdiagnosis. Therefore the neural network
techniques are powerful tool for processing of biomedical data and for automating diagnostics of diseases. The use of neural networks permits to decide hard
formalizable problems, to increase the quality of diagnosing and to assist the
doctor in making decision accordingly
(Adobe Portable Document Format - PDF )