Izvestiya of Saratov University.

Physics

ISSN 1817-3020 (Print)
ISSN 2542-193X (Online)

For citation:

Bakutkin V. V., Zayko Y. N., Lepesko A. S., Skidanov A. N. Developing the System of Classification and Diagnostics for Ophtalmology Deseases with the Help of Artificial Neural Networks . Izvestiya of Saratov University. Physics , 2008, vol. 8, iss. 1, pp. 36-41. DOI: 10.18500/1817-3020-2008-8-1-36-41

This is an open access article distributed under the terms of Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC-BY 4.0).
Published online: 
25.06.2008
Full text:
download
(downloads: 177)
Language: 
Russian
Heading: 
Physics
Article type: 
Article
UDC: 
681.322
DOI: 
10.18500/1817-3020-2008-8-1-36-41

Developing the System of Classification and Diagnostics for Ophtalmology Deseases with the Help of Artificial Neural Networks

Autors: 
Bakutkin V. V., Center for Vision Correction NUZ DKB st. Saratov-II of Russian Railways
Zayko Yuri Nikolaevich, Stolypin’s Volga Regional Academy of State Service
Lepesko A. S., Stolypin’s Volga Regional Academy of State Service
Skidanov A. N., Stolypin’s Volga Regional Academy of State Service
Abstract: 

The system and methodology of classification and diagnostics of ophthalmology deseases (or different stages of particular desease, namely, glaucoma) on the basis of artificial neural networks (ANN) are presented. Classification is made using the selforganising Kohonen maps. Diagnostics is performed with the help of ANN of perceptron type.

Key words: 
ophthalmology deseases
artificial neural networks
Reference: 
  1. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. 2-е изд., стереотип. М.: Горячая линия – Телеком, 2002.
  2. Горбань А.Н., Дунин-Барковский В.Л., Кирдин А.Н., Миркес Е.М., Новоходько А.Ю., Россиев Д.А., Терехов С.А., Сенашова М.Ю., Царегородцев В.Г. Нейроинформатика / Отв. ред. Е.А. Новиков. Новосибирск: Наука. Сиб. издат. фирма РАН, 2001.
  3. Бэстенс Д.Э., ван ден Берг В.М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: Принятие решений в торговых операциях. М.: Изд-во ТВП, 1997.
  4. Боннер Р.Е. Некоторые методы классификации // Автоматический анализ изображений. М.: Мир, 2002. С.205−234.
  5. Вапник В.Н., Червоненкис А.Ф. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1999
  6. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука. Сиб. издат. фирма РАН, 1998. С.264−282
  7. Кохонен Т. Ассоциативная память. М.: Мир, 1980.
  8. Кохонен Т. Ассоциативные запоминающие устройства. М.: Мир, 1982.
  9. Лепеско А.С. Разработка системы распознавания образов на основе нейросетевого пакета Excel Neural Package: Дипломный проект / Поволж. акад. гос. службы им. П.А.Столыпина; Науч. рук. Ю.Н. Зайко. Саратов, 2007. 59 с.
  10. Скиданов А.Н. Разработка системы распознавания статических изображений на основе нейросетевого пакета NeuroPro: Дипломный проект / Поволж. акад. гос. службы им. П.А. Столыпина; Науч. рук. Ю.Н. Зайко. Саратов, 2007. 57 с.
Received: 
05.02.2008
Accepted: 
08.05.2008
Published: 
25.06.2008
  • 1190 reads