ТОЧНОСТЬ МЕТОДОВ СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС И МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДОВ ДЕТСКИХ ИШЕМИЧЕСКИХ ИНСУЛЬТОВ

Результат исследований: Вклад в журналСтатьяНаучно-исследовательскаярецензирование

Аннотация

Проведено сравнение точности предсказания двух методов машинного обучения: Случайный лес (СЛ) и Многослойный персептрон (МСП) в задаче прогнозирования исходов «инвалидность» и «отсутствие инвалидности» детских ишемических инсультов (ИИ). Выборка представляет собой серию клинических случаев: 172 ребенка с ишемическим инсультом, доказанным по данным МРТ головного мозга. В качестве предикторов были использованы данные генетических исследований на носительство полиморфизмов 8 генов тромбофильного спектра: FGB:-455G>A, F2:20210G>A, F5:1691G>A, F7:10976G>A, F13:103G>T, ITGA2:807C>T, ITGB3:1565T>C, PAI-1:-675 5G>4G, и 4 генов фолатного цикла: MTHFR:677C>T, MTHFR:1298А>С, МТRR:66А>G, MTR:2756А>G. МСП продемонстрировал более высокие показатели правильных распознаваний исходов, чем случайный лес (0,88 против 0,67 соответственно).
Переведенное названиеAccuracy of Random forest method and Multilayer perceptron method in predicting of the outcomes in pediatric ischemic stroke
Язык оригиналаРусский
Страницы (с-по)58-62
Число страниц5
ЖурналУральский медицинский журнал
Номер выпуска10(154)
СостояниеОпубликовано - 2017

Отпечаток

Neural Networks (Computer)
Stroke
Pediatrics
Plasminogen Activator Inhibitor 1
Folic Acid
Genes
Databases
Enzymes

ГРНТИ

  • 76.29.00 Клиническая медицина

Уровень публикации

  • Перечень ВАК

Цитировать

@article{28586c4a66ec4db181256103baffbcca,
title = "ТОЧНОСТЬ МЕТОДОВ СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС И МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДОВ ДЕТСКИХ ИШЕМИЧЕСКИХ ИНСУЛЬТОВ",
abstract = "Проведено сравнение точности предсказания двух методов машинного обучения: Случайный лес (СЛ) и Многослойный персептрон (МСП) в задаче прогнозирования исходов «инвалидность» и «отсутствие инвалидности» детских ишемических инсультов (ИИ). Выборка представляет собой серию клинических случаев: 172 ребенка с ишемическим инсультом, доказанным по данным МРТ головного мозга. В качестве предикторов были использованы данные генетических исследований на носительство полиморфизмов 8 генов тромбофильного спектра: FGB:-455G>A, F2:20210G>A, F5:1691G>A, F7:10976G>A, F13:103G>T, ITGA2:807C>T, ITGB3:1565T>C, PAI-1:-675 5G>4G, и 4 генов фолатного цикла: MTHFR:677C>T, MTHFR:1298А>С, МТRR:66А>G, MTR:2756А>G. МСП продемонстрировал более высокие показатели правильных распознаваний исходов, чем случайный лес (0,88 против 0,67 соответственно).",
author = "Рахматова, {Анна Юрьевна} and Косаченко, {А. И.} and Москалева, {А. С.} and Львова, {Ольга Александровна} and Сергеева, {М. В.} and Сергеев, {Александр Петрович}",
year = "2017",
language = "Русский",
pages = "58--62",
journal = "Уральский медицинский журнал",
issn = "2071-5943",
publisher = "Общество с ограниченной ответственностью {"}Уральский центр медицинской и фармацевтической информации{"}",
number = "10(154)",

}

ТОЧНОСТЬ МЕТОДОВ СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС И МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДОВ ДЕТСКИХ ИШЕМИЧЕСКИХ ИНСУЛЬТОВ. / Рахматова, Анна Юрьевна; Косаченко, А. И.; Москалева, А. С.; Львова, Ольга Александровна; Сергеева , М. В.; Сергеев, Александр Петрович.

В: Уральский медицинский журнал, № 10(154), 2017, стр. 58-62.

Результат исследований: Вклад в журналСтатьяНаучно-исследовательскаярецензирование

TY - JOUR

T1 - ТОЧНОСТЬ МЕТОДОВ СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС И МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДОВ ДЕТСКИХ ИШЕМИЧЕСКИХ ИНСУЛЬТОВ

AU - Рахматова, Анна Юрьевна

AU - Косаченко, А. И.

AU - Москалева, А. С.

AU - Львова, Ольга Александровна

AU - Сергеева , М. В.

AU - Сергеев, Александр Петрович

PY - 2017

Y1 - 2017

N2 - Проведено сравнение точности предсказания двух методов машинного обучения: Случайный лес (СЛ) и Многослойный персептрон (МСП) в задаче прогнозирования исходов «инвалидность» и «отсутствие инвалидности» детских ишемических инсультов (ИИ). Выборка представляет собой серию клинических случаев: 172 ребенка с ишемическим инсультом, доказанным по данным МРТ головного мозга. В качестве предикторов были использованы данные генетических исследований на носительство полиморфизмов 8 генов тромбофильного спектра: FGB:-455G>A, F2:20210G>A, F5:1691G>A, F7:10976G>A, F13:103G>T, ITGA2:807C>T, ITGB3:1565T>C, PAI-1:-675 5G>4G, и 4 генов фолатного цикла: MTHFR:677C>T, MTHFR:1298А>С, МТRR:66А>G, MTR:2756А>G. МСП продемонстрировал более высокие показатели правильных распознаваний исходов, чем случайный лес (0,88 против 0,67 соответственно).

AB - Проведено сравнение точности предсказания двух методов машинного обучения: Случайный лес (СЛ) и Многослойный персептрон (МСП) в задаче прогнозирования исходов «инвалидность» и «отсутствие инвалидности» детских ишемических инсультов (ИИ). Выборка представляет собой серию клинических случаев: 172 ребенка с ишемическим инсультом, доказанным по данным МРТ головного мозга. В качестве предикторов были использованы данные генетических исследований на носительство полиморфизмов 8 генов тромбофильного спектра: FGB:-455G>A, F2:20210G>A, F5:1691G>A, F7:10976G>A, F13:103G>T, ITGA2:807C>T, ITGB3:1565T>C, PAI-1:-675 5G>4G, и 4 генов фолатного цикла: MTHFR:677C>T, MTHFR:1298А>С, МТRR:66А>G, MTR:2756А>G. МСП продемонстрировал более высокие показатели правильных распознаваний исходов, чем случайный лес (0,88 против 0,67 соответственно).

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=32362862

M3 - Статья

SP - 58

EP - 62

JO - Уральский медицинский журнал

JF - Уральский медицинский журнал

SN - 2071-5943

IS - 10(154)

ER -