Praktická využití UNS V medicínských aplikacích Jan Vrba 2006.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Kohonenovy samoorganizující se mapy a možnosti jejich aplikace
Advertisements

Automatizační a měřicí technika (B-AMT)
Aplikace teorie grafů Základní pojmy teorie grafů
Automatická fonetická segmentace pomocí UNS Registr - 36 neuronových sítí MLNN (pro každou českou hlásku jedna UNS) Trénovací množina: databáze promluv.
Topologie neuronových sítí (struktura, geometrie, architektura)
Jiří Gazárek, Martin Havlíček Analýza nezávislých komponent (ICA) v datech fMRI, a ICA necitlivá ke zpoždění.
Možnosti vizualizace dat a informací v medicíně
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P1 Prof.Ing. Jana Tučková,CSc. Katedra teorie.
DOK „Umělá inteligence“ v DOK (i jinde). NEURONOVÉ SÍTĚ.
Využití umělých neuronových sítí k urychlení evolučních algoritmů
20. Metody zpracování digitálních dat dálkového průzkumu
1 Číslo-název šablony klíčové aktivityIII/2–Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Tematická oblastZáklady informatiky a hardware DUMVY_32_INOVACE_ODB_525.
Neuronové sítě Jakub Krátký.
Vícevrstvé neuronové sítě.  Neuronové sítě jsou složeny z neuronů tak, že výstup jednoho neuronu je vstupem jednoho nebo více neuronů  Propojení neuronů.
13AMP 9. přednáška Ing. Martin Molhanec, CSc.. Co jsme se naučili naposled ADA ADA Java Java.
VY_32_INOVACE_36_ Prvouka 3.ročník Naše tělo / části těla/
Systémy pro podporu managementu 2
Části lidského těla Vypracovala: Mgr. Miloslava Tremlová.
Neuronové sítě na grafických akcelerátorech Ondřej Zicha, Jiří Formánek.
Ústav automatizace a měřicí techniky
Artificial Intelligence (AI).  „Úloha patří do oblasti umělé inteligence, jestliže řešení, které najde člověk považujeme za projev jeho inteligence.
GPS – Global Positioning System
1 Kognitivní inspirace třídění na základě závislostí atributů Jan Burian Eurfomise centrum – Kardio, Ústav informatiky AV ČR Článek je dostupný na WWW:
Geoinformační technologie Geografické informační systémy (GIS) Výukový materiál pro gymnázia a ostatní střední školy © Gymnázium, Praha 6, Nad Alejí 1952.
Systémy pro podporu managementu 2 Inteligentní systémy pro podporu rozhodování 1 (DSS a znalostní systémy)
Neuronové sítě Jiří Iša
Klasifikace klasifikace: matematická metoda, kdy vstupní objekty X(i) jsou rozřazovány do tříd podle podobnosti metody klasifikace bez učitele: podoba.
Dolce: Databáze lokálních konformací DNA
Vektorová kvantizace (VQ) (Vector Quantization)
B i o c y b e r n e t i c s G r o u p Vztah výpočetní techniky a biomedicíny  počítač - nástroj pro vývoj nových přístrojů  počítač - součást přístrojových.
Tato prezentace byla vytvořena
Semestrální práce z předmětu Úvod do BMI
© Institut biostatistiky a analýz ANALÝZA A KLASIFIKACE BIOMEDICÍNSKÝCH DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
MLP – backpropagation Jiří Fejfar
Neuronové sítě (Úvod a MLP sítě)
Alternativy k evolučním optimalizačním algoritmům Porovnání genetických algoritmů a některých tradičních stochastických optimalizačních přístupů David.
VY_32_INOVACE_401, 21. sada, Přírodověda
Snímání biologických potenciálů
W i ref (t+1) = W i ref (t) + h ci (t) [X(t) - W i ref (t)], i Nc h ci (t) 0, t  proces konverguje Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN – P3 SOM algoritmus.
Experimentální metody (qem)
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
Konekcionismus PSY 481. Motivace Zájem o vývoj umělých neuronových sítí pramení z poznání, že lidský mozek pracuje jiným způsobem než běžné číslicové.
Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P14 Hopfieldovy sítě Asociativní paměti rekonstrukce původních nezkreslených vzorů předkládají se neúplné nebo.
Dita Matesová, David Lehký, Zbyněk Keršner
CW – 05 TEORIE ROZHODOVACÍCH PROCESŮ Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Fakulta stavební VUT v Brně Ing. Václav Rada, CSc. Leden 2009.
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
© Institut biostatistiky a analýz INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT prof. Ing. Jiří Holčík, CSc.
Neuronové sítě. Vývoj NS 1943 – W. McCulloch, W. Pittse – první jednoduchý matematický model neuronu 1951 – M. Minsky - první neuropočítač Snark 1957.
Využití neuronových sítí IVTH – Informační technologie ve vodním hospodářství Vypracoval: Jiří Vacek Z-92.
B i o c y b e r n e t i c s G r o u p Úvod do biomedicínské informatiky Lenka Lhotska Gerstnerova laboratoř, katedra kybernetiky ČVUT FEL Praha
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
Základy speciální pedagogiky
ŠkolaZŠ Třeboň, Sokolská 296, Třeboň AutorMgr. Petra Hejlová ČísloVY_32_Inovace_3356 NázevLidské tělo Téma hodinyLidské tělo PředmětPřírodověda.
Elektrické měřící přístroje VY_32_INOVACE_Tomalova_ Osciloskopy_mereni Tento výukový materiál byl zpracován v rámci projektu EU peníze středním.
Centrum progresivního tréninku UK FTVS Cílem našeho centra je vytvořit komplexní centrum pro péči o sportovce ve všech stádiích sportovního života a zejména.
ČESKÝ JAZYK A LITERATURA Praktická aplikace teoretických poznatků z hláskosloví Online diskuse k virtuální hospitaci – Open Gate, gymnázium.
Umělé neuronové sítě „Za umělou neuronovou síť se obecně považuje taková struktura pro distribuované paralelní zpracování dat, která se skládá z jistého,
Kapitola 5: Úvod do analytických technologií Webu Vítězslav Šimon (SIM0047) Adaptivní webové systémy (AWS)
Optické spojovací členy
Databázové systémy přednáška 13 – Analýza a reporting
Hlavní části těla: hlava krk trup horní končetiny dolní končetiny
Elektrické měřící přístroje
Metody strojového učení
Ing. Milan Houška KOSA PEF ČZU v Praze
Elektrogymnastika a využití feedbacku pro terapii
Zaměření a funkce sociálního lékařství (SL)
LIDSKÉ TĚLO ANOTACE DATUM AUTOR JAZYK OČEKÁVANÝ VÝSTUP
ČLOVĚK – NAŠE TĚLO PODPORA PRO VÝUKU
Kohonenovy samoorganizující se mapy a možnosti jejich aplikace
Geografické informační systémy
Transkript prezentace:

Praktická využití UNS V medicínských aplikacích Jan Vrba 2006

Základní využitelné schopnosti UNS - schopnost samoorganizace - schopnost aproximace funkčních hodnot v závislosti na známých hodnotách - schopnost vybrat společné char. z velkého množství dat - schopnost predikce časového vývoje

Kohonenovy SOM - pouze dvě vrstvy - počet vstupů do neuronu = počet vstupů do sítě - neuron pouze počítá vzdálenost vzoru od zakód. - učení bez učitele (rozšířené i s učitelem) např. kompetitivní - vhodné použití při shlukové analýze

Využití KSOM v medicíně - hledání souvislostí mezi geny (navzájem) - detekce společných charakteristik ve vývoji populace - identifikace zvláštních objektů v obrazech

Podpora rozhodování v mammografii Benigní nedokonale vyš. maligní

TLRN - rekurentní šíření signálu v síti - komplikovaná struktura - schopnost „předvídat“

Využití TLRN v medicíně - predikce šíření nemocí - modelování účinků léků v těle (na molek. úrovni!) - rehabilitace (optimální stimulace svalů)

RBF sítě - více možností použití (klasifikátor, aproximátor,...) - dva argumenty, které leží ve vstupním prostoru blízko sebe, budou mít blízké i funkční hodnoty. RBF neurony pracují jako reprezentanti shluků vzorů. V první fázi učení se nastavují středy shluků, v druhé se optimalizují váhy výstupních neuronů a tím se přiřazují shlukům funkční hodnoty

Využití RBF v medicíně - substituce drahých měření, optimalizace provozu med. přístrojů (např. v závislosti na stavu pacienta), odhad doby zotavení Př.: přesné měření množství tuku v těle - aproximace ze známých přesných měření - vstupy: věk, výška, hmotnost, vel. krku, hrudi, stehna, boků, břicha, kolena, kotníku, bicepsu, předloktí, zápěstí

MLP - velice různorodé využití (klasifikace, aproximátor,..) - pouze dopředné šíření signálu - trénuje se pouze jedna vrstva (pomocí perceptron. algoritmu)

MLP v medicíně - klasifikace signálů EEG, EKG,... - pomoc pro handicapované (ovládání periferií) - diagnostika dislexie z mluvené řeči - odhalování vad srdce - podpora rozhodování pro diagnostiky

Známé systémy s UNS Electronic noses – experiment, možnost přenášení pachů na dálku, využití v telemedicíně Instant Physician – autoasociativní síť, obsahuje velké množství lékařských dat, program sám určí diagnózu a postup léčby

Použitá literatura Doc. Ing. Jana Tučková, Csc.; Úvod do teorie a aplikací umělých neuronových sítí kolektiv; Umělá inteligence I, II 0Recognition%20-%20an%20example Petr Jurčík, Vít Vrba; Shluková analýza (přednáška 33RPZ) - pdf Krákora, Sojka; Vícevrství perceptron a RBF sítě - pdf