System oceny ryzyka zawału serca

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
N-KOŃCOWY PEPTYD NATRIURETYCZNY I GRUBOŚĆ KOMPLEKSU BŁONY WEWNĘTRZNEJ I ŚRODKOWEJ TĘTNICY SZYJNEJ W OCENIE RYZYKA POWIKŁAŃ SERCOWO-NACZYNIOWYCH U CHORYCH.
Advertisements

A.Włodarczak, M.Dałkowski, W.Jastrzębski
Analiza współzależności zjawisk
Monitorowanie chorego w czasie i po znieczuleniu regionalnym.
Sieć jednokierunkowa wielowarstwowa
Przyczyny i zapobieganie NZK
Predykcja współrzędnych x, y bieguna ziemskiego za pomocą sztucznych sieci neuronowych Maciej Kalarus Centrum Badań Kosmicznych PAN 5 grudnia 2003r.
Układ krwionośny (Układ krążenia).
Inteligencja Obliczeniowa Otwieranie czarnej skrzynki.
Katedra Informatyki Stosowanej UMK
Inteligencja Obliczeniowa Perceptrony
Regionalny Program Operacyjny dla Województwa Pomorskiego
Dobór optymalnej architektury
Sztuczne sieci neuronowe
Zaburzenia rytmu serca
OSTRY ZESPÓŁ WIEŃCOWY Z PRZETRWAŁYM UNIESIENIEM ODCINKA ST
Zawał ściany dolnej mięśnia sercowego – czas na niespodzianki.
Obsługa bazy danych z poziomu phpMyAdmin
Przewlekła niewydolność nerek Dr med. Justyna Matulewicz- Gilewicz.
Metody Sztucznej Inteligencji w Sterowaniu 2009/2010 Metoda propagacji wstecznej Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania.
Mirosław ŚWIERCZ Politechnika Białostocka, Wydział Elektryczny
CHOROBY UKŁADU KRWIONOŚNEGO CZŁOWIEKA
Studenckie Koło Naukowe przy Katedrze i Klinice Chorób Wewnętrznych, Nadciśnienia Tętniczego i Angiologii Akademii Medycznej w Warszawie, ul. Banacha.
Sieci neuronowe jednokierunkowe wielowarstwowe
Sztuczne sieci neuronowe (SSN)
Zastosowanie technologii CUDA w sztucznej inteligencji
Zespołowa opieka nad chorym na serce poddawanym operacjom niekardiochirurgicznym Tomasz Pasierski Oddział Kardiologii Międzyleski Szpital Specjalistyczny.
formalnie: Budowa i zasada funkcjonowania sztucznych sieci neuronowych
Systemy wspomagania decyzji
Sztuczne Sieci Neuronowe
G O L D lobal Initiative for Chronic bstructive ung isease.
formalnie: Uczenie nienadzorowane
Uczenie w Sieciach Rekurencyjnych
Pacjenci z zawałem serca STEMI przekazywani do Pracowni Hemodynamiki Szpitala Uniwersyteckiego w okresie marzec-maj % 46% 22% 81 pacjentów ze STEMI.
Rejestr systemu Windows
Modelowanie i Identyfikacja 2011/2012 Metoda propagacji wstecznej Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów Sterowania 1 Warstwowe.
Model I/O bazujący na HSWN Problem uczenia sieci HSWN
Otyłość, nadciśnienie i choroby serca – choroby współczesnego świata
Partner Handlowy Konfiguracja sieci TCP/IP - Windows 2000, Xp, 2003.
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
METODY PODEJMOWANIA DECYZJI
Sieci neuronowe, falki jako przykłady metod analizy sygnałów
Osteoporoza Pracownia Diagnostyki Laboratoryjnej
Zaburzenia rytmu serca
Rola anestezjologa w opiece okołooperacyjnej
Warstwowe sieci jednokierunkowe – perceptrony wielowarstwowe
Najnowocześniejsze narzędzia rekrutacyjne i selekcyjne online.
PRZED ROZPOCZĘCIEM TERAPII antykatabolicznej i anabolicznej Antykatabolicznej CTX, OC,PINP  35 – 55% Anabolicznej PINP  40% Antykatabolicznej CTX, OC,PINP.
Metody sztucznej inteligencji – technologie rozmyte i neuronoweReguła propagacji wstecznej  Dr hab. inż. Kazimierz Duzinkiewicz, Katedra Inżynierii Systemów.
Ostre zespoły wieńcowe bez uniesienia ST-T standard postępowania 2003/2004 dla studentów V roku AM I WL Dr Zenon Huczek.
Diagnostyka choroby wieńcowej
Farmakoterapia choroby niedokrwiennej serca
POSTĘPOWANIE W OSTREJ FAZIE OZW BEZ UNIESIENIA ODCINKA ST
Kwalifikacja chorych do OIT
© Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż. Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Modelowanie i podstawy identyfikacji 2015/2016 Modele neuronowe – podstawy,
ZASTOSOWANIE DWUKROTNEJ SYMULACJI MONTE CARLO W WYCENIE OPCJI REALNYCH mgr Marcin Pawlak Katedra Inwestycji i Wyceny Przedsiębiorstw.
GeneracjeTechnologia Architektura przetwarzania 0. Przekaźniki elektromechaniczne 1. Lampy elektronowe 2. Tranzystory 3. Układy scalone 3.5.Układy dużej.
CHOROBY „NASZEGO WIEKU”
Belief Nets Autor: inż. 2013r źródło tła:
Menu Opcje.
Wzrost występowania niewydolności serca
Systemy neuronowo – rozmyte
formalnie: Sieci jednokierunkowe: architektura, uczenie, zastosowania
Kognitywne właściwości sieci neuronowych
Aktywność fizyczna może zapobiegać
Systemy Ekspertowe i Sztuczna Inteligencja trudne pytania
Ostra niewydolność serca - co nowego
Zarządzanie populacjami zwierząt
Programowanie sieciowe Laboratorium 3
Programowanie sieciowe Laboratorium 3
Zapis prezentacji:

System oceny ryzyka zawału serca Sztuczne sieci neuronowe Inż. Radosław Milo Inż. Łukasz Caputa

Agenda Skala Antmana Czynniki kluczowe Klasy ryzyka Algorytm oryginalny skali Antmana Implementacja Prezentacja stworzonej aplikacji Pytania

Skala Antmana Znana jako TIMI Risk Score Opracowana w 2000 roku Wyliczenia statystyczne na podstawie 7081 pacjentów Wyróżniono 7 czynników głównych Skala kwalifikuje do jednej z 3 grup

Czynniki kluczowe Wiek Czynniki ryzka choroby niedokrwienia serca Nie podlegające modyfikacji Podlegające modyfikacji Pierwszego rzędu Drugiego rzędu Zwężenie tętnicy wieńcowej Zmiana odcinka ST Nasilone objawy niewydolności Przyjmowanie ASA Markery uszkodzenia mięśnia sercowego

Klasy ryzyka Klasa Ryzyko w % Małe 2,9 % Pośrednie 4,7-6,7% Duże 11,5-19,4%

Algorytm oryginalny skali Antmana 1/2 Za każdy spełniony warunek przyznaje się punkt Czynnik Warunek przyznania punktu Wiek >65 Czynniki ryzka choroby niedokrwienia serca >3 Zwężenie tętnicy >50% Zmiana odcinka ST >0.05 mV Nasilone objawy niewydolności >2 w ostatnich 24h Przyjmowanie ASA Ostatnie 7 dni Markery uszkodzenia mięśnia sercowego Występują

Algorytm oryginalny skali Antmana 2/2 Sumuje się uzyskane punkty i na podstawie poniższej tabeli określa klase ryzyka Punkty Klasa 0-2 Małe 2-4 Pośrednie 5-7 Duże

Implementacja Wielowarstwowy perceptron Propagacja wsteczna z momentum Warstwa wejścia: 7 wejść Warstwy ukryte: 2 zdefiniowane z możliwością zmiany liczby neuronów Warstwa wyjścia: 3 wyjścia Propagacja wsteczna z momentum Unikatowa baza pacjentów Ustawienia parametrów sieci Diagnostyka nie opiera się na mylnej statystyce – jak w przypadku skali Antmana

Prezentacja aplikacji Główny panel aplikacji pozwala na wprowadzenie danych pacjenta.

Projekt – opcje Górne menu opcji zawiera funkcje pozwalające na uczenie sieci.

Projekt – opcje Panel ustawień pozwalający na definiowanie podstawowych cech sieci.

Projekt - informacje

Pytania ? ?

Dziękujemy za uwagę