Report
ОЦЕНКА КЛИНИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БОЛЬНЫХ ХРОНИЧЕСКИМ АКТИНИЧЕСКИМ ДЕРМАТИТОМ
| Title: | ОЦЕНКА КЛИНИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БОЛЬНЫХ ХРОНИЧЕСКИМ АКТИНИЧЕСКИМ ДЕРМАТИТОМ |
|---|---|
| Publisher Information: | Вестник новых медицинских технологий, 2022. |
| Publication Year: | 2022 |
| Subject Terms: | ЭФФЕКТ ЕСЬКОВА ЗИНЧЕНКО, ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОСЕТЬ, chronic actinic dermatitis, the Eskov-Zinchenko effect, uncertainty, ХРОНИЧЕСКИЙ АКТИНИЧЕСКИЙ ДЕРМАТИТ, НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ, artificial neural network, 3. Good health |
| Description: | Клиническое деление на группы больных хроническим актиническим дерматитом наталкивается на отсутствие четких статистических различий по исследуемым параметрам больного. Цель исследования - выявить неопределенность 1 - го типа в разных группах больных актиническим дерматитом по клиническим параметрам иммуноглобулинов. Объект и методы исследования. Для трех клинически разных групп больных актиническим дерматитом исследовались выборки пяти клинических показателей. Методами традиционной статистики и искусственных нейросетей изучались различные выборки этих показателей. Результаты и их обсуждение. Почти для всех выборок при перекрестном сравнении трех клинических групп доказано отсутствие статистических различий. Это классифицируется как неопределенность 1 - го типа. Выводы. Для устранения этой неопределенности необходимо использовать искусственные нейросети в двух особых режимах (хаос начальных весов всех 5 - ти признаков xi и многократные повторные настройки нейросети. Выявленная неопределенность 1 - го типа может быть устранена с помощью искусственных нейросетей в режимах хаоса и многократных ревербераций. Тогда можно выявить главные диагностические признаки при парном сравнении групп. Clinical division into groups of patients with chronic actinic dermatitis runs into the absence of clear statistical differences in the patient's parameters under study. Purpose of the study. Identify uncertainty of the first type in different groups of patients with actinic dermatitis by clinical parameters. Object and methods. Samples of five clinical parameters were studied for three clinically different groups of patients with actinic dermatitis. Methods of traditional statistics and artificial neural networks studied various samples of these indicators. Results. For almost all samples, the cross - comparison of the three clinical groups showed no statistical differences. This is classified as uncertainty of the first type. Conclusions. To eliminate this uncertainty, it is necessary to use artificial neural networks in two special modes (chaos of the initial weights of all 5 xi signs and multiple repeated settings of the neural network. The identified type 1 uncertainty can be eliminated using artificial neural networks in chaos modes and multiple reverberations. Then it is possible to identify the main diagnostic signs when comparing groups in pairs. |
| Document Type: | Research |
| DOI: | 10.24412/1609-2163-2022-4-121-124 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.doi...........a39d60665d6dd56c3ac41f20ae83d01f |
| Database: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.24412/1609-2163-2022-4-121-124 |
|---|