2021, випуск 4, c. 35-42

Одержано 01.11.2021; Виправлено 21.11.2021; Прийнято 21.12.2021

Надруковано 30.12.2021; Вперше Online 27.01.2022

https://doi.org/10.34229/2707-451X.21.4.4

Попередня  |  ПОВНИЙ ТЕКСТ  |  Наступна

 

УДК 519.217.2+616.006

Аналіз показників поверхневого плазмонного резонансу з використанням байєсівських процедур розпізнавання з незалежними ознаками при гліомах, метастазах та менінгіомах

А.Л. Тарасов

Інститут кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України, Київ

Листування: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

 

Вступ. У статті розглядається застосування байєсівських процедур розпізнавання з незалежними ознаками щодо поверхневого плазмонного резонансу (ППР), які бралися у пацієнтів з гліомами, метастазами, менінгіомами, черепно-мозковим струсом і у групи здорових людей.

Мета роботи. Підвищення ефективності розпізнавання запальних процесів при гліомах, метастазах та менінгіомах за показниками ППР з використанням оптимальних процедур розпізнавання з незалежними ознаками.

Результати. У попередніх статтях автора була зроблена спроба розпізнавати запальні процеси за показниками ППР, обумовлені онкозахворюваннями головного мозку із використанням байєсівських процедур розпізнавання на базі однієї рідини домішки. В цій роботі побудована нова модель із використанням одразу декількох незалежних ознак (різних рідин домішок). Отримані результати на базі нової моделі значно підвищили свою ефективність щодо моделей, які використовувались раніше. Таке підвищення у всіх порівняннях склало від 5 до 18 % та досягло значення 88,8 %. Якщо раніше вдавалося розпізнавати тільки комбінації діагнозів у яких було не більше двох діагнозів, то в цій роботі вперше вдалося розпізнавати одразу три діагнози. Ефективність розпізнавання стала трохи більша за 66 %. Також була зроблена спроба розпізнавати більше трьох діагнозів, але вагомих результатів нова модель не дала трохи перебільшивши 46 % при розпізнаванні одразу чотирьох діагнозів.

Висновки. Завдяки використанню байєсівських процедур розпізнавання з незалежними ознаками вдалося суттєво підвищити розпізнавання запальних процесів, обумовлених онкозахворюваннями головного мозку. ППР – це допоміжний інструмент у діагностиці гліом, що дозволяє в доопераційному періоді визначати ту чи іншу патологію, тому що така патологія визначається лише при вивченні хірургічно видаленої пухлини. В після операційному періоді така модифікація – це індикатор повторного рецидиву гліом. Також вдалося суттєво підвищити розпізнавання запальних процесів, обумовлених неонкологічним захворюванням (ЧМС) щодо онкологічних, при гліомах, метастазах та менінгіомах.

 

Ключові слова: байєсівська процедура розпізнавання, незалежні ознаки, гліоми, метастази, менінгіоми, поверхневий плазмонний резонанс, комплексний параметр.

 

Цитувати так: Тарасов А.Л. Аналіз показників поверхневого плазмонного резонансу з використанням байєсівських процедур розпізнавання з незалежними ознаками при гліомах, метастазах та менінгіомах. Cybernetics and Computer Technologies. 2021. 4. С. 35–42. https://doi.org/10.34229/2707-451X.21.4.4

 

Список літератури

           1.     Гридина Н.Я., Гупал А.М., Тарасов А.Л., Ушенин Ю.В. Анализ нейрохирургических патологий с применением байесовских процедур распознавания для показателей поверхностного плазмонного резонанса при агрегации клеток крови. Кибернетика и системный анализ. 2020. № 4. С. 35–45. http://www.kibernetika.org/volumes/2020/numbers/04/articles/04/4.pdf

           2.     Тарасов А.Л., Гупал А.М., Гридіна Н.Я. Модифікація використання байєсівських процедур розпізнавання до запальних процесів при гліомах, метастазах та менінгіомах по показникам швидкості осідання еритроцитів. Кібернетика та комп'ютерні технології. 2021. № 2. С. 57–62. https://doi.org/10.34229/2707-451X.21.2.5

           3.     Тарасов А.Л. Використання байєсівських процедур розпізнавання з незалежними ознаками до запальних процесів при гліомах, метастазах та менінгіомах за показниками швидкості осідання еритроцитів. Кібернетика та комп'ютерні технології. 2021. № 3. С. 34–42. https://doi.org/10.34229/2707-451X.21.3.3

 

 

ISSN 2707-451X (Online)

ISSN 2707-4501 (Print)

Попередня  |  ПОВНИЙ ТЕКСТ  |  Наступна

 

 

 

© Вебсайт та оформлення. 2019-2022,

Інститут кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України,

Національна академія наук України.