Программный комплекс нейросетевой классификации данных газоаналитического обследования дыхательной системы | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2024. № 69. DOI: 10.17223/19988605/69/12

Программный комплекс нейросетевой классификации данных газоаналитического обследования дыхательной системы

Предложены алгоритм и архитектура нейронной сети для классификации сигнальных паттернов, формируемых в устройствах для анализа состава газовой смеси в выдыхаемом воздухе. В устройствах применяется набор неселективных полупроводниковых газовых датчиков, синхронизированных между собой и работающих в режиме термоциклирования. Реализованный алгоритм и нейронная сеть обеспечивают нормировку значений сигналов одномоментно со всего набора датчиков и дифференциацию сигнальных паттернов. Программный комплекс реализован на алгоритмическом языке программирования С++ в среде Qt и позволяет проводить дообучение нейронной сети за счет интеграции инструментов системы управления базой данных и нейросетевого анализа данных при увеличении объемов базы. В исследовании применялись данные от проб выдыхаемого воздуха, отобранные у здоровых добровольцев и пациентов со злокачественными новообразованиями орофарингеальной области и гортани. Полученные показатели чувствительности и специфичности нейросетевого классификатора данных сопоставимы с современными высокоточными рентгенологическими методами диагностики опухолей дыхательных путей. Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Скачать электронную версию публикации

Загружен, раз: 6

Ключевые слова

программный комплекс, классификация данных, искусственная нейронная сеть, параметры обучения, анализ эффективности классификатора

Авторы

ФИО	Организация	Дополнительно	E-mail
Обходский Артём Викторович	Томский политехнический университет	кандидат технических наук, доцент инженерной школы ядерных технологий	art707@yandex.ru
Кульбакин Денис Евгеньевич	Научно-исследовательский институт онкологии - филиал Томского национального исследовательского медицинского центра Российской академии наук	доктор медицинских наук, заведующий отделением	kulbakin_d@mail.ru
Обходская Елена Владимировна	Томский государственный университет	кандидат технических наук, старший научный сотрудник лаборатории химических технологий	fil330a@yandex.ru
Попов Александр Сергеевич	Томский государственный университет	младший научный сотрудник лаборатории химических технологий	asptomsktpu@gmail.com
Родионов Евгений Олегович	Научно-исследовательский институт онкологии - филиал Томского национального исследовательского медицинского центра Российской академии наук; Сибирский государственный медицинский университет	кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник; ассистент кафедры онкологии	rodionov_eo@oncology.tomsk.ru
Сачков Виктор Иванович	Томский государственный университет	доктор химических наук, заведующий лабораторией химических технологий	vicsachkov@gmail.com
Чернов Владимир Иванович	Научно-исследовательский институт онкологии - филиал Томского национального исследовательского медицинского центра Российской академии наук	доктор медицинских наук, профессор, член-корреспондент РАН, заместитель директора по научной и инновационной работе Томского НИМЦ; заведующий отделением радионуклидной терапии и диагностики	chernov@tnimc.ru
Чойнзонов Евгений Лхамацыренович	Научно-исследовательский институт онкологии - филиал Томского национального исследовательского медицинского центра Российской академии наук; Сибирский государственный медицинский университет	доктор медицинских наук, профессор, академик РАН, директор; заведующий кафедрой онкологии	choynzonov@tnimc.ru

Всего: 8

Ссылки

Shah J.P., Patel S.G. Head and neck surgery and oncology. Mosby, 2013. 713 p.

Zhuikova L.D., Choynzonov E.L., Ananina О.А., Odintsova I.N. Cancer incidence in Siberia and Russian Far East // Siberian Journal of Oncology. 2019. V. 18, is. 6. P. 5-11.

Krilaviciute A., Stock C., Leja M., Brenner H. Potential of non-invasive breath tests for preselecting individuals for invasive gastric cancer screening endoscopy // J. Breath Res. 2018. V. 12. Art. 036009.

Hirsch F.R., Franklin W.A., Gazdar A.F., Bunn P.A. Early detection of lung cancer: Clinical perspectives of recent advances in biology and radiology // Clinical Cancer Research. 2001. V. 7. P. 5-22.

Harris A., Lyu L., Wasserman-Winko T., George S., Johnson J.T., Nilsen M.L. Neck Disability and Swallowing Function in Post treatment Head and Neck Cancer Patients // Otolaryngology - Head and Neck Surgery. 2020. V. 163 (4). P. 763-770.

Clinical Practice Guidelines in Oncology // The National Comprehensive Cancer Network. URL: https://www.nccn.org/professionals/physician_gls/default.aspx.

Behera B., Joshi R., Anil Vishnu G.K., Bhalerao S., Pandya H.J. Electronic nose: A non-invasive technology for breath analysis of diabetes and lung cancer patients // Journal of Breath Research. 2019. V. 13 (2). Art. 024001.

Chernov V.I., Choynzonov E.L., Kulbakin D.E., Obkhodskaya E.V., Obkhodskiy A.V., Popov A.S., Sachkova A.S., Sachkov V.I. Cancer Diagnosis by Neural Network Analysis of Data from Semiconductor Sensors // Diagnostics. 2020. V. 10 (9). Art. 677.

Gordon S.M., Szidon J.P., Krotoszynski B.K., Gibbons R.D., O'Neill H.J. Volatile organic compounds in exhaled air from patients with lung cancer // Clinical Chemistry. 1985. V. 31 (8). P. 1278-1282.

Phillips M., Cataneo R.N., Cummin A.R.C., Gagliardi A.J., Gleeson K., Greenberg J., Maxfield R.A., Rom W.N. Detection of lung cancer with volatile markers in the breath // Chest. 2003. V. 123 (6). P. 2115-2123.

Kesavaraj G., Sukumaran S. A study on classification techniques in data mining // 4th International Conference on Computing, Communications and Networking Technologies. ICCCNT 2013. Art. 6726842.

Blatt R., Bonarini A., Calabro E., Della Torre M., Matteucci M., Pastorino U. Lung cancer identification by an electronic nose based on an array of MOS sensors // IEEE International Conference on Neural Networks - Conference Proc. 2007. P. 1423-1428.

Rivera M.P., Mehta A.C., Wahidi M.M. Establishing the Diagnosis of Lung Cancer // Chest. 2013. V. 143 (5). P. e142S-e165S.

Сорокоумова Д.А., Корелин О.Н., Сорокоумов А.В. Построение и обучение нейронной сети для решения задачи распознавания речи // Информатика и система: управления. 2015. № 3 (110). C. 77-83.

van der Maaten Hinton G.E. Visualizing High-Dimensional Data Using t-SNE // Journal of Machine Learning Research. 2008. V. 9. P. 2579-2605.

Sokolova М., Japkowicz N., Szpakowicz S. Beyond Accuracy, F-Score and ROC: A Family of Discriminant Measures for Performance Evaluation // Advances in Artificial Intelligence. 2006. V. 4304. P. 1015-1021. URL: https://cdn.aaai.org/Work-shops/2006/WS-06-06/WS06-06-006.pdf.

Becker M., Zaidi H. Imaging in head and neck squamous cell carcinoma: the potential role of PET/MRI // Br. J. Radiol. 2014. V. 87 (1036). Art. 20130677.