Известия Саратовского университета.

Новая серия. Серия Физика

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

Для цитирования:

Бакуткин В. В., Зайко Ю. Н., Лепеско А. С., Скиданов А. Н. Разработка системы классификации и диагностики офтальмологических заболеваний на основе искусственных нейронных сетей // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Физика. 2008. Т. 8, вып. 1. С. 36-41. DOI: 10.18500/1817-3020-2008-8-1-36-41

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Опубликована онлайн: 
25.06.2008
Полный текст в формате PDF(Ru):
скачать
(загрузок: 175)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Физика
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
681.322
DOI: 
10.18500/1817-3020-2008-8-1-36-41

Разработка системы классификации и диагностики офтальмологических заболеваний на основе искусственных нейронных сетей

Авторы: 
Бакуткин Валерий Васильевич, Центр коррекции зрения НУЗ ДКБ ст.Саратов-II ОАО РЖД
Зайко Юрий Николаевич, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Поволжский институт управления им. П. А. Столыпина
Лепеско А. С., Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Поволжский институт управления им. П. А. Столыпина
Скиданов А. Н., Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Поволжский институт управления им. П. А. Столыпина
Аннотация: 

Разработаны система и методика классификации и диагностики глазных заболеваний (или различных стадий конкретного заболевания – глаукомы) с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС). Классификация выполняется с помощью самоорганизующихся сетей Кохонена, а диагностика – с помощью ИНС перцептронного типа.

Ключевые слова: 
глазные заболевания
искусственные нейронные сети
Список источников: 
  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.
Поступила в редакцию: 
05.02.2008
Принята к публикации: 
08.05.2008
Опубликована: 
25.06.2008
  • 1188 просмотров