Обучение искусственной нейронной сети как этап разработки экспертной системы для дифференциальной диагностики острых заболеваний глотки

Abstract

TThe diagnostics of acute pharyngeal diseases is an actual problem. We developed an expert system (ES) of making decisions support (MDS) on the basis of artificial neural networks. The selection of 476 clinical cases with acute pharyngeal diseases was carried out The following nosological units were chosen: bilateral paratonsillitis, right-side paratonsillitis, left-side paratonsillitis, right-side paraphaiyngitis, left-side paraphaiyngitis, acute tonsillitis, acute pharyngitis. The main aim is to develop and train the neural networks for the differential diagnostics of acute pharyngeal diseases. “The Program for training artificial neural networks “LOR - Neuro” was developed. One layer artificial neural works was applied. The number of entrance parameters was 439 and exit ones was 7.Tlie symptoms of each nosological units were presented by weight coefficients which were connected with neurons in accordance with the signs of the disease. This program allows to work in two regimes. The first regime includes the training 431 cases. After the estimation of the last training example the current state of ANN is registered in BD. The second regime of the program’s work is supposed to control the training (45 cases). Having estimated the last control example the table “ The record of the control” was filled in. Later on the «iterations in accordance with each selection was earned out and the percentage of errors was estimated in the control one. Atthe end we got ANN with the probability of errors 4%. Then the program for training artificial neurworks was transferred to the expert system for the differential diagnostics of acute pharyngeal diseases.

Диагностика острых заболеваний глотки является актуальной проблемой. Нами разработана экспертная система (ЭС) поддержки принятия решений (ППР) на основе искусственных нейронных сетей. Проведена выборка 476 законченных клинических случаев с острыми заболеваниями глотки. Для разработки X выбраны следующие нозологические единицы; двухсторонний паратонзиллит, правосторонний паратонзиллит, левосторонний парашнзиллит, правосторонний парафарингит, левосторонний парафарингит, острый тонзиллит, острый фарингит. Основная цель работы; разработать и обучить нейронную сеть для дифференциальной диагностики острых заболеваний глотки. Разработана «Программа для обучения искусственной нейронной сети «ЛОР — Нейро». Использована однослойная искусственная нейронная сеть. Количество входных параметров; 439. Количество выходных параметров - 7. Симптомы кавдой нозологической единицы представлены весовыми коэффициентами, которые связаны с нейронами в соответствии с признаками заболевания. Данная программа позволяет работать в двух режимах. Первый режим предусматривает обучение (431 случаев). После оценки последнего учебного примера, текущие состояние ИНС записывается в БД Второй режим работы программы предполагает контроль обучения (45 случая). После оценки последнего контрольного примера, заполняется таблица «Протокол контроля». В дальнейшем по каждой выборке проводились интерации и оценивался процент ошибок на контрольной выборке. В итоге мы получили ИНС с вероятностью ошибки в 4%. Затем программа для обучения искусственной нейронной сети перенесена в экспертную систему для дифференциальной диагностики острых заболеваний глотки.