dc.contributor.author |
Лаптева, Е. А. |
|
dc.contributor.author |
Коваленко, И. В. |
|
dc.contributor.author |
Лаптев, А. Н. |
|
dc.contributor.author |
Катибникова, Е. И. |
|
dc.contributor.author |
Позднякова, А. С. |
|
dc.contributor.author |
Коровкин, В. С. |
|
dc.contributor.author |
Харевич, О. Н. |
|
dc.contributor.author |
Лаптева, И. М. |
|
dc.contributor.author |
Горенюк, О. Л. |
|
dc.contributor.author |
Эльжбур, М. С. |
|
dc.contributor.author |
Ермоленко, О. П. |
|
dc.contributor.author |
Журович, М. И. |
|
dc.contributor.author |
Дулуп, И. П. |
|
dc.contributor.author |
Каранкевич, А. А. |
|
dc.contributor.author |
Зябко, М. Н. |
|
dc.contributor.author |
Бинецкая, Е. А. |
|
dc.contributor.author |
Нарушевич, Ю. Ю. |
|
dc.contributor.author |
Дубинецкий, В. В. |
|
dc.date.accessioned |
2020-08-17T09:58:34Z |
|
dc.date.available |
2020-08-17T09:58:34Z |
|
dc.date.issued |
2020 |
|
dc.identifier |
УДК 616.24-071.6:004 |
|
dc.identifier.citation |
Применение технологии «нейронных сетей» для выявления и мониторинга аускультативных феноменов при диагностике заболеваний органов дыхания / Е. А. Лаптева, И. В. Коваленко, А. Н. Лаптев, Е. И. Катибникова, А. С. Позднякова, В. С. Коровкин, О. Н. Харевич, И. М. Лаптева, О. Л. Горенюк, М. С. Эльжбур, О. П. Ермоленко, М. И. Журович, И. П. Дулуп, А. А. Каранкевич, М. Н. Зябко, Е. А. Бинецкая, Ю. Ю. Нарушевич, В. В. Дубинецкий // Журнал Гродненского государственного медицинского университета. – 2020. – Т. 18, № 3. – С. 230-235. – doi: 10.25298/2221-8785-2020-18-3-230-235. |
ru_RU |
dc.identifier.issn |
2221-8785 |
|
dc.identifier.uri |
http://elib.grsmu.by/handle/files/19610 |
|
dc.description |
нейронные сети, аускультация, болезни органов дыхания |
ru_RU |
dc.description.abstract |
Введение. Внедрение электронной аускультации в практическую медицину представляется перспективным и целесообразным. В Республике Беларусь данное направление практически не разрабатывалось.
Цель. Изучить эффективность использования нейронных сетей «Паспорт лёгких» при осуществлении диагностических мероприятий у пациентов с заболеваниями органов дыхания и на этой основе разработать
автоматическую систему оценки состояния бронхолёгочной системы.
Материал и методы. Использовался программно-аппаратный комплекс Lung Passport на основе алгоритма машинного обучения для классификации типа аускультативного феномена.
Результаты. Автоматическая система анализа звуковых феноменов обладает высокой чувствительностью (80,81-93,33%) и специфичностью (83,33-98,99%), позволяет объективизировать аускультативные данные.
Выводы. Использование метода автоматической классификации аускультативных феноменов на базе машинного обучения позволит повысить эффективность ранней диагностики и мониторинга респираторной патологии |
ru_RU |
dc.language.iso |
ru |
ru_RU |
dc.publisher |
ГрГМУ |
ru_RU |
dc.subject |
пульмонология |
ru_RU |
dc.title |
Применение технологии «нейронных сетей» для выявления и мониторинга аускультативных феноменов при диагностике заболеваний органов дыхания |
ru_RU |
dc.title.alternative |
Application of neural network technology for detection and monitoring of ausculatic phenomenons in diagnosis and treatment of diseases of breathing organs |
ru_RU |
dc.type |
Article |
ru_RU |