Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/14548
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorZakharov, A. A.en
dc.contributor.authorOlennikov, E. A.en
dc.contributor.authorPayusova, T. I.en
dc.contributor.authorPetelina, T. I.en
dc.contributor.authorMusikhina. N. A.en
dc.contributor.authorGapon, L. I.en
dc.contributor.authorOsipova, I. V.en
dc.contributor.authorTakkand, A. G.en
dc.contributor.authorBelosludtseva, O. E.en
dc.contributor.authorЗахаров, А. А.ru
dc.contributor.authorОленников, Е. А.ru
dc.contributor.authorПаюсова, Т. И.ru
dc.contributor.authorПетелина, Т. И.ru
dc.contributor.authorМусихина, Н. А.ru
dc.contributor.authorГапон, Л. И.ru
dc.contributor.authorОсипова, И. В.ru
dc.contributor.authorТакканд, А. Г.ru
dc.contributor.authorБелослудцева, О. Е.ru
dc.date.accessioned2018-12-12T09:13:04Z-
dc.date.available2018-12-12T09:13:04Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.citationНаучный 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.ru
dc.identifier.issn1562-2983-
dc.identifier.issn1994-8484-
dc.identifier.urihttps://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/14548-
dc.description.abstractThis 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.en
dc.description.abstractВ 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.ru
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherИздательство Тюменского государственного университетаru
dc.relation.ispartofВестник Тюменского государственного университета. Серия: Физико-математические науки. Информатика. – 2014. – № 7ru
dc.subjectsensitivity analysis based on artificial neural networksen
dc.subjectBroyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algorithmen
dc.subjectC-reactive proteinen
dc.subjectartificial neural networken
dc.subjectmedical Information Systemen
dc.subjectалгоритм Бройдена-Флетчера-Гольдфарба-Шанноru
dc.subjectС-реактивный белокru
dc.subjectискусственная нейронная сетьru
dc.subjectмедицинская информационная системаru
dc.subjectанализ чувствительностиru
dc.titleНаучный анализ данных в медицинской информационной системе (на примере определения факторов, влияющих на уровень с-реактивного белка, с помощью нейронных сетей)ru
dc.title.alternativeScientific data analysis in medical information system (case study of determining the factors affecting the level of c-reactive protein using neural networks)en
dc.typeArticleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen
local.description.firstpage251-
local.description.lastpage257-
local.issue7-
local.identifier.uuidb9953f24-160b-4100-8c1b-f3c076cbd6b3-
local.identifier.handleru-tsu/14548-
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.