Нейросетевое прогнозирование развития ранней анемии у глубоконедоношенных детей

Актуальную проблему представляет в данное время прогнозирование развития ранней анемии новорожденных детей. Для ее решения предложена интеллектуальная нейросетевая система, которая на основе критериев анамнеза и результатов анализов оценивает вероятность развития заболевания. Проведен анализ предметной области, выполнена корреляционная оценка силы влияния факторов развития анемии. Спроектирована концептуальная модель системы прогнозирования, определены входные и выходные данные, сформирована обучающая выборка. Спроектирована структура нейронной сети, включающая выделение главных компонент информации и их весов. Для обучения использован гибридный метод, представляющий объединение алгоритмов обратного распространения ошибки, стохастического поиска и генетического поиска. Гибрид совмещает достоинства быстрого поиска согласно антиградиенту целевой функции ошибки и возможность преодоления локального экстремума за счет процедур случайного изменения координат поисковой точки и генетических операций.

Богданов Л. А., Комосский Е. А., Воронкова В. В., Толстошеев Д. Е., Марценюк Г. В., Аги- енко А. С., Индукаева Е. В., Цыганкова Д. П., Кутихин А. Г. Нейросетевые подходы к разработке прогностического модуля для оценки вероятности неблагоприятного сердечно-сосудистого исхода в общей популяции // Фундаментальная и клиническая медицина. 2021.№ 6(4). С. 67–81. https://doi.org/10.23946/2500-0764-2021-6-4-67-81
Гафаров Ф. М., Галимянов А. Ф. Искусственные нейронные сети и приложения. Казань: Издательство Казанского университета, 2018. 121 с.
Ляхов П. А., Ляхова Ю. А. Нейросетевая система классификации пигментных новообразований кожи с предварительным удалением волос на фотографиях // Компьютерная оптика 2021. № 45(5). С. 728–735. https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-863
Куприенко Н. В., Пономарева О. А., Тихонов Д. В. Статистические методы изучения связей. Корреляционно-регрессионный анализ. Санкт-Петербург: Издательство Политехнического университета, 2009. 115 с.
Соломаха А. А., Горбаченко В. И. Нейросетевая система диагностики печеночной недоста точности в хирургии // Вестник экспериментальной и клинической хирургии. 2021. Т. 14. №4. C. 303–306. https://doi.org/10.18499/2070-478X-2021-14-4-303-306
Чаша Т. В., Харламова Н. В., Климова О. И., Ясинский И.Ф., Ясинский Ф. Н. Применение нейронных сетей для прогнозирования течения постгипоксических нарушений сердечно-сосудистой системы у новорожденных детей // Вестник Ивановского государственного энергетического университета. 2009. № 4. С. 57–59.