Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Jakość życia pacjentów dializowanych

Pszczółkowska P., Turek J.

Problemy Jakości

|

2018

|

R. 50, nr 7

21--27

PL

Liczba pacjentów ze schyłkową niewydolnością nerek (SNN) rośnie dynamicznie w tempie 5–7% rocznie, co stanowi globalny problem dotyczący jakości świadczonej usługi medycznej przy ograniczonych, publicznych środkach finansowych. Istnieją sposoby polepszenia jakości usługi przy jednoczesnym zachowaniu równowagi między obsługą chorego dializowanego a płatnikiem NFZ. Artykuł ma charakter teoretyczno-empiryczny. W przeglądzie literatury przedstawiono analizę finansową i statystykę wykonywanych procedur medycznych, jak również zaprezentowano metaanalizę badań. W artykule przedstawiono wyniki badań własnych wykonanych w szpitalu, który wdrożył systemy zarządzania jakością, jak również uzyskał certyfikat akredytacyjny. Badania dotyczą innowacyjnej metody polepszającej jakość dostępu naczyniowego u pacjentów dializowanych. Celem artykułu jest ocena problemu jakości życia pacjentów dializowanych i zaprezentowanie rozwiązania podnoszącego jakość obsługi pacjenta dializowanego w kontekście utrzymania dobrego dostępu naczyniowego, stanowiącego kluczowe wyzwanie dla personelu medycznego i samego pacjenta.

EN

The number of patients suffering from end-stage renal disease (ESRD) is growing dynamically at the rate of 5–7% annually which makes it a global issue regarding the quality of medical services provided in the situation of limited public funds. There are methods to improve the service quality with concurrent maintenance of balance between the service provided to the dialysis patient and the National Health Fund payer. The article is of theoretical and empirical nature. The review of literature presents the financial analysis and statistics regarding the performed medical procedures as well as provides a meta-analysis of research. The article presents results of own investigation carried out at a hospital which has implemented quality management systems and was awarded the accreditation certificate. Investigation is the innovative method improving the quality of vascular access in hemodialysis patients. The purpose of the article is to assess the problem of the quality of life in hemodialysis patients and to present a solution that improves the quality of service provided to a hemodialysis patient in the content of maintenance of good vascular access, being the key challenge for the medical personnel as well as the patients themselves.

2

Ocena skuteczności różnych strategii oceny efektów procesu mielenia przy użyciu sztucznych sieci neuronowych

Olejnik K., Ciesielski K.

Przegląd Papierniczy

|

2017

|

R. 73, nr 5

343--348

PL

Mielenie masy włóknistej należy do najbardziej energochłonnych i najmniej efektywnych operacji jednostkowych w technologii papieru. Wśród wielu powodów takiego stanu rzeczy najważniejszymi są: złożoność zjawisk zachodzących w strefie mielenia, brak zależności matematycznych, które jednoznacznie opisywałyby omawiany proces oraz wielowymiarowość tej operacji jednostkowej. W ramach niniejszych badań opracowano i zbudowano modele neuronowe procesu oraz przeanalizowano możliwości zastosowania sztucznych sieci neuronowych (SNN) do przewidywania efektów procesu mielenia. Jako sieć neuronową stosowano klasyczną sieć jednokierunkową typu feed-forward, zaś jako algorytm treningowy wybrano metodę Levenberga-Marquardta. Sieć neuronową symulowano w środowisku Matlab (Neural Network Toolbox). Modelowany w ramach badań proces mielenia masy włóknistej prowadzono w półtechnicznym stanowisku laboratoryjnym wyposażonym w młyn stożkowy Escher-Wyss. Przeprowadzone serie doświadczeń dostarczyły danych do treningu i testowania sieci neuronowych. Zastosowano trzy modele SNN, w których starano się przewidywać: właściwości papieru na podstawie parametrów procesu mielenia, właściwości papieru na podstawie właściwości mielonej masy włóknistej oraz właściwości mielonej masy na podstawie parametrów procesu mielenia. Stwierdzono, że SNN mogą być skutecznym rozwiązaniem do oceny przebiegu procesu mielenia. Na podstawie wykonanej, prostej oceny dokładności modelu stwierdzono, że model oparty o zależność między parametrami surowca włóknistego i właściwościami gotowego papieru był najbardziej dokładny. Wyniki wskazują, że powiązania parametrów w modelu SNN, w obrębie surowca włóknistego i produktu są znacznie silniejsze i dokładniejsze niż zależności „parametry procesu-właściwości produktu” lub „parametry procesu-właściwości surowca włóknistego.

EN

Pulp refining operation has been considered as the one of the most energy-consuming and low-efficiency unit operation in papermaking. Among others, the complicated phenomena which occur in refining zone, lack of the mathematical model of this multivariable process are the main reasons of this situation. The aim of the presented work was to analyse the possibility of application of artificial neural networks (ANN) for the purpose of the evaluation of pulp refining operation. The Levenberg-Marquardt algorithm was used as a training method. Available dataset was divided into two groups: 90% of experimental results was applied as a training data, 10% was used for model verification. ANN was designed and tested in Matlab environment (Neural Network Toolbox). Refining experiments were carried out in pilot plant equipped with Escher-Wyss conical refiner. As a result of conducted trials, both training and test data were obtained. Three different models of ANN were designed. The following groups of parameters were combined and simulated (In/Out): refining parameters - paper properties, refined pulp properties - paper properties and refining parameters - refined pulp parameters. It has been found that ANN could be considered as a efficient solution for evaluation of pulp refining process. Simple evaluation of the accuracy of all models showed that the highest precision was obtained in case of the „pulp properties - paper properties” model. Results also allow to presume that model relationships between properties of refined raw material and final product are much stronger and accurate than relationships between process parameters and respectively: raw material properties or paper properties.

3

A reconstruction algorithm of prototype pattern of SNN based on TD-IDF and QPSO algorithm

Huang Z., Chen Y.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 3b

136--137

EN

Synergetic neural network(SNN) is a top-down network constructed by synergetic theory different from traditional neural network. The constitution of prototype pattern plays a significant role on the effect of recognition of SNN. In this paper, we propose an novel reconstruction algorithm based on TD/IDF method which can describe the related information of prototype patterns accurately.At the same time, Quantum-behaved Particle Swarm Optimization is used for prototype parameters optimization. Experiment results on semantic role labeling show the algorithm have a higher performance for semantic role labeling. Comparison with other optimization algorithm, the proposed algorithm has more powerful global exploration ability and faster convergence speed.

PL

W artykule przedstawiono algorytm rekonstrukcji oparty na metodzie TD/IDF, służący do dokładnej analizy budowy sieci neuronowej SNN. Budowa modeli prototypowych sieci, optymalizowana jest algorytmem roju cząstek QPSO. Wyniki badań eksperymentalnych pokazują, że proponowany algorytm lepiej radzi sobie z etykietowaniem semantycznych, a także ma większe możliwości poszukiwania globalnego.

4

A survey of FPGA implementations of artificial spiking neurons models

Maślanka M., Gorgoń M.

Bio-Algorithms and Med-Systems

|

2012

|

Vol. 8, no. 1

77--87

EN

Spiking Neural Networks (SNNs) seems to be now the best way to model and simulate brain structures and functions. SNNs give also possibilities to better understanding of mechanism that are responsible for consciousness and abstract thinking. Furthermore they can also change our look on information processing and modern computing. Most common software implementations need great computing power and because of that they are not suitable for real time applications. Additionally, biological neurons process information in parallel which is impossible with simulation on conventional computer. Thus we present alternative way to implement models of SNNs incorporating FPGAs. In this paper we compared most common models that are used to implement SNNs in reconfigurable hardware and also we made review of recent works that were done in this subject.

5

Information processing and learning in spiking neural networks

Ponulak F., Kasiński A.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika

|

2010

|

z. 175, t. 1

23-40

EN

The concept that neural information is encoded in the firing rate of neurons has been the dominant paradigm in neurobiology for many years. This paradigm has also heen adopted by the theory of artificial neural networks. Recent physiological experiments demonstrate, however, that in many systems, neural code is founded on the timing of individual action potentials. The finding has given rise to the emergence of a new class of neural models, called spiking neural networks. In this paper we summarize basic properties of spiking neurons. We focus, in particular, on various models for information coding, synaptic plasticity and learning in spiking networks. Finally, we discuss some real-life applications of spiking models.

PL

Jednym z podstawowych paradygmatów obowiązująych przez wiele lat w neurobiologii była koncepcja kodowania informacji za pomocą średniej częstotliwości impulsów nerwowych. Koncepcja ta została zaadoptowana także w teorii sztucznych sieci neuronowych. Aktualne badania w zakresie neurofizjologii wskazują jednak na istotną rolę indywidualnych impulsów nerwowych w kodowaniu informacji. Odkrycie to dało początek nowej klasie sztucznych sieci neuronowych - tak zwanym sieciom impulsowym. W artykule przedstawione są podstawowe właściwości neuronów impulsowych. Szczególna uwaga poświęcona jest mechanizmom przetwarzania informacji oraz modelom plastyczności synaptycznej i uczenia w sieciach impulsowych. Artykuł zakończony jest dyskusją na temat wybranych zastosowań sieci impulsowych w zadaniach inżynierskich oraz w neuromodelowaniu.

6

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do modelowania zużycia przy tarciu granicznym

Giemza B., Gocman K., Kałdoński T.

Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej

|

2006

|

Vol. 55, nr 3

137-151

PL

W artykule przedstawiono wybrane wyniki badań wpływu obciążenia i prędkości obrotowej na zużycie badanego węzła tarcia - kulek testowych aparatu czterokulowego. Dokonano analizy wyników badań oraz zamodelowano zużycie testowego węzła tribologicznego za pomocą sztucznych sieci neuronowych (SSN). Zastosowano różne rodzaje SSN i algorytmy uczące w celu uzyskania jak najlepszej generalizacji i jakości uzyskanego modelu.

EN

The results of initial investigations of influence of load and rotational speed on wear of a friction couple - tested ball of four-ball machine are presented. The investigation results were analysed and a model of wear of the tested tribological couple was built on basis of artificial neural networks (ANNs). Different kinds of ANNs and training algorithms were applied to obtain the best generalisation and quality of the built model.