Пример готовой курсовой работы по предмету: Биология
Содержание
Оглавление
Введение 3
1. Параметры модели 4
2. Диагностика гепатита В 6
3. Нечеткая логика 13
4. Структура правил 16
5. Структура нечеткой нейронной сети 19
6. Дерево решений 21
Заключение 24
Список литературы 25
Выдержка из текста
Введение
Необходимость применения современных информационных технологий в здравоохранении приобретает все большую актуальность в связи с колоссальным объемом данных и большим количеством алгоритмов принятия решений, что особенно важно при создании системы дифференциальной диагностики.
Несмотря на бурное развитие лабораторных методов клинической диагностики с использованием высокотехнологичной аппаратуры, наблюдается рост числа латентных форм заболеваний вирусным гепатитом, протекающих без выраженных симптомов, не вызывающих обращений за медицинской помощью, что создает высокий риск перехода инфекции в хроническую форму, выявляемую на поздних стадиях. Существующие на сегодняшний день методы диагностики гепатита В базируются на постановках специфичных рутинных анализов, требующих значительных ресурсозатрат, что является неприемлемым в условиях массового скрининга населения. Помимо этого, качество диагностики вирусного гепатита на ранних стадиях не обеспечивается на должном уровне, что приводит к снижению эффективности и затягиванию начала лечения.
Для повышения достоверности диагностики и прогнозирования исходов заболевания гепатитом В, учитывая ограничения во времени, по стоимости и качеству принимаемых решений, предлагается использовать подход системного анализа, основанный на современных информационных технологиях и нечеткой логике принятия решений.
Цель работы – проверка адекватности современных методов диагностики вирусного гепатита В и соответствие результатов реальной картине. Необходимо разработать систему экспертной оценки врача-инфекциониста на базе нечеткой нейронной сети, которая даст возможность структурировать предполагаемые диагнозы обследуемого в соответствии с их вероятностью.
Список использованной литературы
Список литературы
1).
Борисов, В.В. Нечеткие модели и сети. В.В. Борисов, В.В. Круглов, А.С. Федулов – М.:Горячая линия – Телеком, 2007. – 284с.
2).
Бочков В.Б. Разработка моделей и алгоритмов диагностики и прогнозирования острых нарушений мозгового кровообращения: Дисс. канд. мед. наук, 2000. 151 с.
3).
Гнездилов А.А. Методы и средства ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита на основе нечетких моделей принятия решений. Автореф. дисс. … канд. тех. таук. Курск. 2009.
4).
Горелик А. Л., Скрипкин В-А. Методы распознавания. М.:Высшая школа, 1989.315с.
5).
Егоров А.М., Осипов А.П., Дзантиев Б.Б., Гаврилова Е.М.. Теория и практика иммуноферментного анализа. —М.: Издательство "Высшая школа", 1991. — С. 3-7.
6).
Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика.- 2-е изд. Стереотип.-М. 2002. 382с.
7).
Ле Н.В., Камаев В.А. Модель представления знаний при создании медицинской экспертной системы дифференциальной диагностики. XII всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014. М. 2014.
8).
Математическая обработка результатов исследования в медицине, биологии и экологии: Монография / С.А.Воробьев, А.А.Яшин. Тула, 1999. 120с.
9).
Солдатова, О.П. Многофункциональный имитатор нейронных сетей [Текст].
– Международный журнал «Программные продукты и системы» – Тверь, 2012. – Вып. 3. – С. 27-31.
10).
Соринсон С.Н. Вирусные гепатиты. Санкт-Петербург: Теза, 2-е изд., 2003. 298 с.
11).
Ющук Н.Д., Климова Е.А., Знойко О.О. и др. Протокол диагностики и лечения больных вирусными гепатитами В и С. РЖГГК, 2010, № 6. С. 4-57.
12).
James K. Immunoserology of infectious diseases. Clin Microbiol Rev. 1990 Apr; 3(2): 132– 152.
