AMATO, Filippo, Alberto LÓPEZ RODRÍGUEZ, Eladia María PEÑA-MÉNDEZ, Petr VAŇHARA, Aleš HAMPL a Josef HAVEL. Artificial neural networks in medical diagnosis. University of South Bohemia, 2013, 12 s. ISSN 1214-021X. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.2478/v10136-012-0031-x.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Artificial neural networks in medical diagnosis
Autoři AMATO, Filippo (380 Itálie, domácí), Alberto LÓPEZ RODRÍGUEZ (724 Španělsko, domácí), Eladia María PEÑA-MÉNDEZ (724 Španělsko), Petr VAŇHARA (203 Česká republika, domácí), Aleš HAMPL (203 Česká republika, domácí) a Josef HAVEL (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání 12 s. 2013.
Nakladatel University of South Bohemia
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Přehledové a vzdělávací texty
Obor 10406 Analytical chemistry
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 1.775
Kód RIV RIV/00216224:14110/13:00080563
Organizační jednotka Lékařská fakulta
ISSN 1214-021X
Doi http://dx.doi.org/10.2478/v10136-012-0031-x
UT WoS 000314809600001
Klíčová slova anglicky medical diagnosis; artificial intelligence; artificial neural networks; cancer; cardiovascular diseases; diabetes
Změnil Změnil: Mgr. Michal Petr, učo 65024. Změněno: 30. 8. 2018 13:24.
Anotace
An extensive amount of information is currently available to clinical specialists, ranging from details of clinical symptoms to various types of biochemical data and outputs of imaging devices. Each type of data provides information that must be evaluated and assigned to a particular pathology during the diagnostic process. To streamline the diagnostic process in daily routine and avoid misdiagnosis, artificial intelligence methods (especially computer aided diagnosis and artificial neural networks) can be employed. These adaptive learning algorithms can handle diverse types of medical data and integrate them into categorized outputs. In this paper, we briefly review and discuss the philosophy, capabilities, and limitations of artificial neural networks in medical diagnosis through selected examples.
Návaznosti
EE2.3.20.0185, projekt VaVNázev: Centrum analýz a modelování tkání a orgánů
GA202/07/1669, projekt VaVNázev: Depozice termomechanicky stabilních nanostrukturovaných diamantu-podobných tenkých vrstev ve dvojfrekvenčních kapacitních výbojích
Investor: Grantová agentura ČR, Depozice termomechanicky stabilních nanostrukturovaných diamantu-podobných tenkých vrstev ve dvojfrekvenčních kapacitních výbojích
MSM0021622411, záměrNázev: Studium a aplikace plazmochemických reakcí v neizotermickém nízkoteplotním plazmatu a jeho interakcí s povrchem pevných látek
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Studium a aplikace plazmochemických reakcí v neizotermickém nízkoteplotním plazmatu a jeho interakcí s povrchem pevných látek
MSM0021622430, záměrNázev: Funkční a molekulární charakteristiky nádorových a normálních kmenových buněk - identifikace cílů pro nová terapeutika a terapeutické strategie
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Funkční a molekulární charakteristiky nádorových a normálních kmenových buněk - identifikace cílů pro nová terapeutika a terapeutické strategie
VytisknoutZobrazeno: 10. 9. 2024 17:19