
- •Примерный тематический план лекций, практических и семинарских занятий студентов по дисциплине «Медицинская информатика»
- •Часть первая
- •Общие вопросы
- •Медицинской информатики
- •Глава 1. Основы информатики
- •1.1. Общие понятия
- •1.3. Устройство компьютеров
- •Достоинства:
- •Недостатки:
- •1.4. Программное обеспечение компьютеров
- •Глава 2. Операционная система Windows
- •2.1. Основные положения
- •2.2. Интерфейс ос Windows
- •2.3. Работа с программами
- •2.4. Инструментарий
- •Глава 3. Пакет прикладных программ Microsoft Office
- •Глава 4. Интернет.
- •4.1. Общие положения
- •4.2. Браузеры и провайдеры
- •4.3. Поиск информации в Интернет
- •4.4. Медицинские интернет-ресурсы
- •Часть вторая
- •Частные вопросы
- •Медицинской информатики
- •Глава 5 Компьютерный анализ медицинских данных
- •5.1. Понятие медицинской информации
- •Виды информации
- •5.2. Виды медицинской информации
- •5.3. Природа медицинских данных
- •5.4. Конфиденциальность медицинской информации
- •5.5. Неоднозначность медицинской информации
- •5.6. Специфика представления медицинских данных
- •5.7. Интерпретация медицинских данных
- •5.8. Статистическая обработка данных с помощью программы Statistica 6
- •5.8.1. Причины применения непараметрической статистики в медицине
- •5.8.2. Краткий обзор непараметрических методов
- •5.8.3. Программное обеспечение для непараметрической статистики
- •Глава 6 Медицинские приборно-компьютерные системы
- •6.1. Понятие о медицинских приборно-компьютерных системах
- •6.2. Классификация медицинских приборно-компьютерных систем
- •6.3. Принципы построения мпкс
- •6.4. Мпкс в функциональной диагностике сердечно-сосудистой системы
- •6.4.1. Электрокардиография
- •6.4.2. Реография
- •6.5. Электроэнцефалография
- •Средства анализа ээг
- •6.6. Полиграфия
- •Краткие характеристики методик
- •Методы моделирования, используемые при проведении психофизиологического тестирования
- •6.7. Спирография
- •6.8. Медицинские приборно-компьютерные системы (мпкс) клинического мониторинга
- •6.8.1. Общие принципы организации клинического мониторинга
- •Система автоматического наблюдения в специализированных отделениях
- •6.8.2. Суточное мониторирование артериального давления
- •Методика и техника проведения суточного мониторирования артериального давления
- •Оценка результатов смад
- •Интерпретация результатов смад
- •6.8.3. Суточный кардиомониторинг
- •Представление информации на экране и ее обработка
- •6.9. Мпкс в стоматологии
- •Вопросы для контроля
- •Глава 7 Телекоммуникационные системы в медицине
- •7.1. Основы компьютерных коммуникаций
- •Техническое обеспечение компьютерных сетей
- •Программное обеспечение компьютерных сетей
- •7.2.Телемедицина
- •7.3. Основные функции и области применения телемедицинских систем
- •7.4. Дистанционное образование в медицине
- •Практические занятия и индивидуальные телемедицинские консультации
- •Телемедицинские консультации и дистанционное обучение
- •Теленаставничество
- •7.5. Домашняя телемедицина
- •Контрольные вопросы
- •Глава 8 Нейросетевые компьютерные экспертные системы в медицине
- •8.1. Задачи, решаемые нейронными сетями
- •8.2. Архитектура нейронной сети
- •8.3. Функционирование нейрона
- •8.4. Функционирование нейросети
- •8.5. Общая схема обучения нейронной сети
- •8.6. Обучение нейросетей-классификаторов
- •8.7. Методологические аспекты обучения нейросетей
- •8.8. Тестирование примеров
- •8.9. Общие аспекты создания медицинских нейросетевых экспертных систем
- •8.10. Основные положения теории и методологии создания нейросетевых медицинских экспертных систем
- •Литература
- •Глава 9. Медицинская информатика в обеспечении разработки, принятия и внедрения административно-управленческих решений в здравоохранении
- •9.1. Государственная политика развития информационных технологий в Российской Федерации. Отраслевые целевые программы информатизации здравоохранения: механизмы реализации и результаты
- •9.2. Законодательная база внедрения информационных технологий в медицинскую практику
- •Глава 10. Информационная поддержка труда медицинских работников. Электронные версии первичной медицинской документации. Электронная подпись врача
- •Оглавление
- •Глава 1. Основы информатики 5
- •Глава 6 Медицинские приборно-компьютерные системы 85
- •Глава 7 Телекоммуникационные системы в медицине 141
- •Глава 8 Нейросетевые компьютерные экспертные системы в медицине 162
- •Глава 9. Медицинская информатика в обеспечении разработки, принятия и внедрения административно-управленческих решений в здравоохранении 188
- •Глава 10. Информационная поддержка труда медицинских работников. Электронные версии первичной медицинской документации. Электронная подпись врача 208
8.2. Архитектура нейронной сети
Основой работы самообучающихся нейропрограмм является нейронная сеть, представляющая собой совокупность нейронов -простых элементов, связанных между собой определенным образом. Нейроны и межнейронные связи задаются программно на обычном компьютере или могут иметь "материальную" основу - особую микросхему (нейрочип), которые применяются в специально созданных нейрокомпьютерах. Структура взаимосвязей между нейронами в нейрокомпьютере или нейропрограмме аналогична таковой в биологических объектах. Искусственный нейрон имеет коммуникации с другими нейронами через синапсы, передающие сигналы от других нейронов к данному (дендриты) или от данного нейрона к другим (аксон). Кроме того, нейрон может быть связан сам с собой. Несколько нейронов, связанных между собой определенным образом, образуют нейронную сеть.
Нейросеть, также как и биологический аналог, должна иметь каналы для связи с внешним миром. Одни каналы обеспечивают поступление информации из внешнего мира на нейросеть, другие выводят информацию из нейросети во внешний мир. Поэтому одни нейроны сети рассматривается как входные, другие же - как выходные. Часть нейронов может не сообщаться с внешним миром, а взаимодействовать с входными, выходными и такими же нейронами ("скрытые" нейроны).
Очевидно, что существует огромное количество способов соединения нейронов, растущее с увеличением числа нейронов в сети. Наиболее употребительной является слоистая архитектура, в которой нейроны располагаются “слоями”. В наиболее общем случае аксоны каждого нейрона одного слоя направлены к нейронам следующего слоя. Таким образом, нейроны первого слоя являются входными (принимающими информацию из внешнего мира), нейроны последнего слоя - выходными (выдающими информацию во внешний мир). Схема трехслойной сети изображена на рис. 8.1.
Рис. 8.1. Трехслойная сеть с 6 нейронами
Другой вид архитектуры - полносвязная, когда каждый нейрон соединен с каждым, в том числе сам с собой. Пример простейшей нейросети из 3 нейронов показан на рис. 8.2. Для удобства изображения из каждого нейрона выходит не один, а несколько аксонов, направленных на другие нейроны или во внешний мир, что аналогично присоединенным к одному аксону через синапсы нескольким дендритам.
Слоистые сети являются частными случаями полносвязных.Для построения экспертных систем мы выбрали именно полносвязные нейросети, исходя из следующих соображений. Во-первых, при одинаковом числе нейронов полносвязные сети имеют большее количество межнейронных связей, что увеличивает информационную емкость сети. Во-вторых, полносвязная архитектура является намного более универсальной, что не требует экспериментов с вариациями схемы соединений для каждой задачи. В-третьих, в случае эмуляции сети на обычной ЭВМ полносвязные сети обладают серьезными преимуществами, прежде всего в скорости функционирования и простоте программной реализации без ущерба качеству обучаемости.
Рис. 8.2. Схема простейшей нейронной сети из 3 нейронов. Сеть имеет 13 синапсов, 4 из которых служат для связи с внешним миром, а остальные соединяют нейроны между собой