Показать сокращенную информацию
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 |