ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS APPLICATION FOR PREDICTION OF CANCER RISK IN PATIENTS WITH THYROID BENIGN PATHOLOGY
Keywords:
artificial neural network, thyroid cancer risk
Abstract
On base of a comprehensive survey of 248 patients with different thyroid pathology, artificial neural network has been created. Its task was to predict the possibility of cancer risk in patients with thyroid benign pathology. Neural network training based on the data of surveys carried out 120 patients, testing according to 128. Trained artificial neural network is highly flexible with regard to the different variants of the background benign pathology and capable with high sensitivity (89,5 %) and specificity (80,3 %) forecast the existence of hidden currents or probability of occurrence in future thyroid cancer in patients with benign pathology.Downloads
Download data is not yet available.
References
1. Кореневский Н. А.Проектирование нечетких сетевых баз знаний для медицинских систем поддержки принятия решений / Н. А. Кореневский, М. И. Лукашов, С. А. Горбатенко, [и др.] // Медицинская техника. — 2009. —№ 4. — С. 38—42.
2. Жарко В. И. Проблемы информатизации здравоохранения / В. И. Жарко // Мед. Вестник. — 2008. — Vol. 9. — № 843. — С. 2.
3. Гельман В. Я. Медицинская информатика: практикум / В. Я. Гельман. — СПб. : Питер, 2002. — 480 с.
4. Doi K. Computer-aided diagnosis in medical imaging : historical review, current status and future potential / K. Doi // Comput Med Imaging Graph. — 2007. — Vol. 31. — № 4—5. — Р. 198—211.
5. Вычислительные машины и мышление / А. Ньюэлл, Дж. Шоу, Г. Саймон, [и др.]; под ред. Э. Фейгенбаума. — М. : Мир, 1967. — 552 с.
6. Дюк В. А. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях / В. А. Дюк, В. Л. Эмануэль. — СПб. : Питер, 2003. — 525 с.
7. Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход (AIMA) / С. Рассел, П. Норвиг, —
[2-е издание. : пер. с англ.]. — М. : Издательский дом «Вильямс», 2005. — 1424 с.
8. Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект : стратегии и методы решения / Джордж Ф. Люгер, 4-е издание : пер. с англ. — М. : Издательский дом «Вильямс», 2008. — 864 с.
9. Zou J. Overview of artificial neural networks / J. Zou, Y. Han, S. S. So // Methods Mol Biol. — 2008. — № 458. — Р. 15—23.
10. Чутливість та специфічність ультразвукового дослідження в диференційній діагностиці злоякісної та доброякісної тиреоїдної патології / О. В. Мужичук, Н. І. Афанасьєва, О. Г. Кондратьєва, [та ін.] // Променева діагностика, променева терапія. — 2010. — № 3. — С. 6—14.
11. Мужичук О. В. Значення прогностичних маркерів пухлинної прогресії p53, p21waf1/cip1, p63 та Ki-67 в пухлинах щитовидної залози / О. В. Мужичук, Н. І. Афанасьєва, В. В. Мужичук // Вісник Харківського Національного Університету імені В. Н. Каразіна, серія «Медицина». — 2009. — № 879, вип. 18. — С. 4—9.
12. Мужичук А. В. Ранняя диагногстика рака щитовидной железы у лиц группы риска / А. В. Мужичук, Н. И. Афанасьева, В. В. Мужичук // Международный медицинский журнал. — 2010. — Том 16, № 1. — С. 82—85.
2. Жарко В. И. Проблемы информатизации здравоохранения / В. И. Жарко // Мед. Вестник. — 2008. — Vol. 9. — № 843. — С. 2.
3. Гельман В. Я. Медицинская информатика: практикум / В. Я. Гельман. — СПб. : Питер, 2002. — 480 с.
4. Doi K. Computer-aided diagnosis in medical imaging : historical review, current status and future potential / K. Doi // Comput Med Imaging Graph. — 2007. — Vol. 31. — № 4—5. — Р. 198—211.
5. Вычислительные машины и мышление / А. Ньюэлл, Дж. Шоу, Г. Саймон, [и др.]; под ред. Э. Фейгенбаума. — М. : Мир, 1967. — 552 с.
6. Дюк В. А. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях / В. А. Дюк, В. Л. Эмануэль. — СПб. : Питер, 2003. — 525 с.
7. Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход (AIMA) / С. Рассел, П. Норвиг, —
[2-е издание. : пер. с англ.]. — М. : Издательский дом «Вильямс», 2005. — 1424 с.
8. Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект : стратегии и методы решения / Джордж Ф. Люгер, 4-е издание : пер. с англ. — М. : Издательский дом «Вильямс», 2008. — 864 с.
9. Zou J. Overview of artificial neural networks / J. Zou, Y. Han, S. S. So // Methods Mol Biol. — 2008. — № 458. — Р. 15—23.
10. Чутливість та специфічність ультразвукового дослідження в диференційній діагностиці злоякісної та доброякісної тиреоїдної патології / О. В. Мужичук, Н. І. Афанасьєва, О. Г. Кондратьєва, [та ін.] // Променева діагностика, променева терапія. — 2010. — № 3. — С. 6—14.
11. Мужичук О. В. Значення прогностичних маркерів пухлинної прогресії p53, p21waf1/cip1, p63 та Ki-67 в пухлинах щитовидної залози / О. В. Мужичук, Н. І. Афанасьєва, В. В. Мужичук // Вісник Харківського Національного Університету імені В. Н. Каразіна, серія «Медицина». — 2009. — № 879, вип. 18. — С. 4—9.
12. Мужичук А. В. Ранняя диагногстика рака щитовидной железы у лиц группы риска / А. В. Мужичук, Н. И. Афанасьева, В. В. Мужичук // Международный медицинский журнал. — 2010. — Том 16, № 1. — С. 82—85.
How to Cite
Muzhichuk, A. V. (1). ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS APPLICATION FOR PREDICTION OF CANCER RISK IN PATIENTS WITH THYROID BENIGN PATHOLOGY. The Journal of V. N. Karazin Kharkiv National University, Series "Medicine", (23), 50-56. Retrieved from https://periodicals.karazin.ua/medicine/article/view/6727
Issue
Section
Clinical research
The Journal of V. N. Karazin Kharkiv National University, series Medicine has following copyright terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work, with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
