МЕТОДИКА ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ НОЗОЛОГИЧЕСКОЙ ФОРМЫ ВИРУСНОГО ГЕПАТИТА С ПРИМЕНЕНИЕМ НЕЙРОННОЙ СЕТИ КАСКАДНОЙ КОРРЕЛЯЦИИ

Гепатит, являясь опасным заболеванием, требует особого отношения в диагностике и лечении, однако наличие большого количества нозологий создает определенные сложности. Важным аспектом определения нозологической формы гепатита является совмещение входных и выходных данных в начале исследования с целью формирования зависимостей, для решения схожих задач отлично подходят алгоритмы нейронных сетей, которые обучаются на реальных примерах. Применение нейронных сетей в медицине, которые имеют возможность поиска скрытых зависимостей обучаясь опытом врачей, позволяет облегчить труд, служа в роли советника. Однако открытым остается вопрос подбора наиболее эффективной топологии и методики обучения для выбранной задачи. В данной работе обосновывается необходимость задействования алгоритмов нейронных сетей для решения задачи определения нозологической формы гепатита. Проводится анализ и подбор входных факторов, характеризующих клиническое состояние больного, выходных факторов, характеризующих конкретную нозологическую форму гепатита, обосновываются преимущества построения топологии нейронной сети под конкретную задачу. Описывается алгоритм обучения и формирования нейронной сети, его использование, а также приводится сравнение каскадной нейронной сети с другими в разрезе рассматриваемой задачи. В завершении проводится описание созданной системы определения нозологической формы гепатита с применением нейронной сети каскадной корреляции, а также описывается клиническая эффективность рассматриваемого подхода.

1. Лапасов С.Х., Хакимова Л.Р., Аблакулова М.Х., Валиева М.Х. Диагностика, лечение и профилактика хронического гепатита b с позиции доказательной медицины // Курский научно-практический вестник «Человек и его здоровье». 2015. №3. С. 41-48.

2. Баранов А. А., Каганов Б. С., Учайкин В. Ф., Корсунский А. А., Горелов А. В., Потапов А. С., Баликин В. Ф., Ильин А. Г., Конова С. Р., Котович М. М., Лыткина И. Н., Михайлов М. И., Никитин И. Г., Николаева Л. И., Рейзис А. Р., Сичинава И. В., Строкова Т. В., Талалаев А. Г., Тамазян Г. В., Туманова Е. Л., Чередниченко Т. В., Шиляев Р. Р., Шувакова Н. И., Яценко Е. А. Диагностика и лечение хронических вирусных гепатитов в, с и d у детей // Вопросы современной педиатрии. 2004. Т.3. №6. С. 35-38.

3. Пименов Н.Н., Чуланов В.П., Комарова С.В., Карандашова И.В., Неверов А.Д., Михайловская Г.В., Долгин В.А., Лебедева Е.Б., Пашкина К.В., Коршунова Г.С., Гепатит с в России: эпидемиологическая характеристика и пути совершенствования диагностики и надзора // Эпидемиология и инфекционные болезни. 2012. №3. С. 4-10.

4. Асадов Д.А. Клиническое руководство по диагностике, лечению и профилактике хронических гепатитов у взрослых в первичном звене здравоохранения. Ташкент, 2013. 47 с.

5. Фазылов В.Х. Этиологические и патогенетические аспекты диагностики и лечения вирусных гепатитов // Казанский медицинский журнал. 2013. №6. С. 785-792.

6. Simmonds P., Bukh J., Combet C. et al. Consensus proposals for a unified system of nomenclature of hepatitis C virus genotypes // Hepatology. 2005. Vol. 42, N 4. P. 962–973.

7. Астафьев А.Н., Кавыгин В.В. Нейронная сеть для оценки эффективности лечения гепатита // Медико-экологические информационные технологии – 2016: XIX Международная научно-техническая конференция. Курск: Юго-западный технический университет, 2016. С. 68–74.

8. Крючин О. В., Арзамасцев А. А. Параллельный алгоритм самоорганизации структуры искусственной нейронной сети // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. 2011. №1. С. 199 – 200.

9. Крючин О. В., Арзамасцев А. А. Сравнение эффективности последовательных и параллельных алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей на кластерных вычислительных системах // Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. 2010. №6. С. 1872-1889.

10. Артюхин В. В., Горбаченко В. И., Соломаха А. А. Компьютерная программа диагностики вирусного гепатита // ВНМТ. 2007. №2. С. 141- 142.

11. Kaczmarz S. Approximate solution of systems of linear equations. Internat. J. Control, 1993, vol. 57, no. 6, pp. 1269–1271.

12. Дмитриев Г.А., Астафьев А.Н. Система поддержки принятия решений при определении нозологической формы гепатита // Программные продукты и системы. 2017. №4. С. 754-757.

13. Геращенко С.И Использование нейросетевого классификатора для идентификации новообразований /Геращенко С.И., Геращенко С.М., Янкина Н.Н., Енгалычев Ф.Ш.//Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2008. № 9. С. 77-80.

14. Геращенко С.И. Выбор оптимальной структуры нейросети для фильтрации сигнала в задаче джоульметрического метода оценки состояния биологических объектов /Геращенко С.И., Геращенко С.М., Мартынов И.Ю. //Известия ТРТУ. 2006. № 11 (66). С. 68-69.