Analiza wpływu parametrów wejściowych na klasyfikację wyników badania spirometrycznego za pomocą sieci neuronowych

• Autorzy: Grabska-Chrząstowska, J. , Libuszowski, W. , Tomalak, W.

Warianty tytułu

EN

Input parameters influence on results classification of respiratory system diagnosy with neural network

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Badanie spirometryczne, polegające na pomiarze objętości i przepływów w układzie oddechowym, jest najczęściej wykonywanym badaniem przy podejrzeniu jakichkolwiek zmian w układzie oddechowym spowodowanych przez proces chorobowy. Interpretacja wyniku badania polega najczęściej na porównaniu wyników pomiarów z wartościami należnymi (normami) i ewentualnym rozpoznaniu zaburzenia. Praca przedstawia próbę zastosowania sieci neuronowych z algorytmem wstecznej propagacji do klasyfikacji wyników badania spirometrycznego. Eksperymenty przeprowadzono na podstawie 1803 wyników badań spirometrycznych wykonanych w Zakładzie Fizjopatologii Układu Oddychania Instytutu Gruźlicy i Chorób Płuc w Rabce. Dla sieci o różnej liczbie wejść (zawierających wyniki pomiarów spirometrycznych i parametry antropometryczne badanych) uzyskano zgodność z klasyfikacją przeprowadzoną przez eksperta rzędu 85,4-89,1%.

EN

Spirometric test, during which flows and volumes of respiratory system are measured is one of the most common diagnostic procedures performed to evaluate any changes in the respiratory system. The interpretation of the results is based on the comparison with predicted values and on recognition of eventual disturbance. The paper presents an attempt to use artificial neural networks with back-propagation algorithm to the classification of spirometric examination. The study was performed on the results of 1803 spirometric tests made in Department of Physiopathology of the Respiratory System, Institute for TBC and Lung Diseases, Rabka Branch. For networks of different numbers of inputs (including spirometric parameters and anthropological measurements) the agreement with expert classification ranged 85.4—89.1%.

Słowa kluczowe

PL

sieci neuronowe; badania spirometryczne; spirometria

EN

neural networks; spirometric test

• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2004
• Tom: T. 8, z. 3
• Strony: 469-475
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Grabska-Chrząstowska, J.

• Katedra Automatyki, Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie,

autor

Libuszowski, W.

• Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie,

autor

Tomalak, W.

• Zakład Fizjopatologii Układu Oddychania w Rabce-Zdroju,

Bibliografia

• [1] Hałuszka J., Willim G., Tomalak W., Kapustianyk I.: Komputerowo wspomagana ocena stanu czynnościowego płuc. Instytut Matki i Dziecka OT w Rabce 1990
• [2] Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Warszawa, PWN 1993
• [3] Tadeusiewicz R., Izworski A., Majewski J.: Biometria. Kraków, Wydawnictwa AGH 1993
• [4] Tomalak W.: Badania czynnościowe układu oddechowego. Materiały III Sympozjum Modelowanie i Pomiary w Medycynie, Krynica, 2001, 37-49
• [5] Willim G., Kurzawa R., Mazurek H., Hałuszka J., Jędrys-Kłucjasz U., Baran B., Radliński J.: Wartości należne wskaźników oddechowych dzieci i młodzieży. Rabka, IGiChP 1998