Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/14548
Title: Научный анализ данных в медицинской информационной системе (на примере определения факторов, влияющих на уровень с-реактивного белка, с помощью нейронных сетей)
Other Titles: Scientific data analysis in medical information system (case study of determining the factors affecting the level of c-reactive protein using neural networks)
Authors: Zakharov, A. A.
Olennikov, E. A.
Payusova, T. I.
Petelina, T. I.
Musikhina. N. A.
Gapon, L. I.
Osipova, I. V.
Takkand, A. G.
Belosludtseva, O. E.
Захаров, А. А.
Оленников, Е. А.
Паюсова, Т. И.
Петелина, Т. И.
Мусихина, Н. А.
Гапон, Л. И.
Осипова, И. В.
Такканд, А. Г.
Белослудцева, О. Е.
Keywords: sensitivity analysis based on artificial neural networks
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algorithm
C-reactive protein
artificial neural network
medical Information System
алгоритм Бройдена-Флетчера-Гольдфарба-Шанно
С-реактивный белок
искусственная нейронная сеть
медицинская информационная система
анализ чувствительности
Issue Date: 2014
Publisher: Издательство Тюменского государственного университета
Citation: Научный анализ данных в медицинской информационной системе (на примере определения факторов, влияющих на уровень С-реактивного белка, с помощью нейронных сетей) / А. А. Захаров [и др.] // Вестник Тюменского государственного университета. Серия: Физико-математические науки. Информатика / главный редактор Г. Ф. Шафранов-Куцев. – Тюмень : Издательство Тюменского государственного университета, 2014. – № 7. – С. 251-257.
Abstract: This article describes the approaches that admit usage of medical information systems as a tool for clinical and biological researches. The technology that allows to automate medical research conducted to determine the factors affecting the level of a marker of the inflammatory response (C-reactive protein) in patients with coronary heart disease is described as an example. Artificial neural network which allows to assess the situation on the basis of analysis of a large number of indicators and their relationships is used as the tool. Technology and methodology are implemented as a software module of the medical information system of Tyumen Cardiology Center, Affiliate of Research Institute for Cardiology of Siberian Branch of the Russian Academy of Medical Sciences.
В статье описаны подходы, позволяющие использовать медицинские информационные системы в качестве инструмента для проведения клинико-биологических исследований. В качестве примера описана технология и методика, позволяющая автоматизировать медицинские научные исследования, проводимые для определения факторов, влияющих на уровень маркера воспалительной реакции – C-реактивного белка у пациентов с ишемической болезнью сердца. В качестве инструментальных средств используется искусственная нейронная сеть, что позволяет оценить ситуацию на основе анализа большого количества показателей и их взаимосвязей. Технология и методика реализуются в качестве программного модуля медицинской информационной системы Тюменского кардиологического центра.
URI: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/14548
ISSN: 1562-2983
1994-8484
Source: Вестник Тюменского государственного университета. Серия: Физико-математические науки. Информатика. – 2014. – № 7
Appears in Collections:Вестник ТюмГУ: Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Zaharov.pdf436.29 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.