Каскадная нейро-нечёткая информационная система для диагностики хронической почечной недостаточности ⁸³²

Представлена система для диагностики хронической почечной недостаточности на базе каскадной нечёткой нейронной сети.

Ключевые слова: хроническая почечная недостаточность, каскадные нечёткие нейронные сети, веса, база знаний

Рубрика: Анализ данных

Тип: научная статья

Последнее десятилетие характеризуется значительным распространением вирусных гемот­рансмиссивных заболеваний, снижающих возможности естественной детоксикации организ­ма. По клиническому течению интоксикацию делят на острую и хроническую почечную не­достаточность [1]. Острая почечную недостаточность (ОПН) возникает внезапно вследствие острого, чаще всего обратимого поражения почек. Хроническая почечную недостаточность (ХПН) обычно развивается постепенно вследствие прогрессирующей необратимой утраты функций почек. Проблема диагностики хронической и острой почечной недостаточности (ХПН) активно разрабатывается на протяжении нескольких десятилетий, что обусловлено значительной распространенностью этого осложнения [1, 2].

1. Gudex C.M. Health-related quality of life in end stage renal failure. − Quality of Life Research, 1995, v. 4, Issue 4, pp. 359–366.
2. Niu, S.F., I.C. Li Quality of life of patients having renal replacement therapy. − Journal of Ad­vanced Nursing, 2005, v. 51, Issue 1, pp. 15–21.
3. Малахова М. Я. Метод регистрации эндогенной интоксикации: Пособие для врачей. − СПб.: Изд-во СПб МАПО, 1995. − 34 с.
4. Капустин Б. Б. Способы определения степени эндогенной интоксикации у больных аб­доминальным сепсисом/ − Труды международного конгресса «Новые технологии в хи­рургии», Ростов на Дону, 2005. − c. 47.
5. Кузнецова (Белова) О. Ю. Применение нечеткого вывода с оптимизацией в диагностике хронической почечной недостаточности. − Известия ПГПУ имени В.Г. Белинского. Фи­зико-математические и технические науки, 2011, № 26, c. 564–568.
6. Кузнецова (Белова) О. Ю. Система поддержки принятия решения для диагностики син­дрома эндогенной интоксикации на основе адаптивной нейро-нечеткой сети. − Известия ПГПУ имени В.Г. Белинского. Физико-математические и технические науки, 2012, № 30, c. 290–295.
7. Delanaye P., Cavalier E., Mariat C. MDRD or CKDEPI study equations for estimating preva­lence of stage 3 CKD in epidemiological studies: which difference? Is this difference relevant? − BMC Nephrol, 2010.
8. Levey A.S., Stevens L.A., Schmid C.H., Zhang Y.L., Castro 3^rd A.F., Feldman H.I., et al CKD­EPI (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration). A New Equation to Estimate Glo­merular Filtration Rate. − Ann Intern Med, 2009, 150:604-12.