Standard

ТОЧНОСТЬ МЕТОДОВ СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС И МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДОВ ДЕТСКИХ ИШЕМИЧЕСКИХ ИНСУЛЬТОВ. / Рахматова, Анна Юрьевна; Косаченко, А. И.; Москалева, А. С. и др.
в: Уральский медицинский журнал, № 10(154), 2017, стр. 58-62.

Результаты исследований: Вклад в журнал › Статья › Рецензирование

Harvard

Рахматова, АЮ, Косаченко, АИ, Москалева, АС, Львова, ОА, Сергеева , МВ & Сергеев, АП 2017, 'ТОЧНОСТЬ МЕТОДОВ СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС И МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДОВ ДЕТСКИХ ИШЕМИЧЕСКИХ ИНСУЛЬТОВ', Уральский медицинский журнал, № 10(154), стр. 58-62.

APA

Рахматова, А. Ю., Косаченко, А. И., Москалева, А. С., Львова, О. А., Сергеева , М. В., & Сергеев, А. П. (2017). ТОЧНОСТЬ МЕТОДОВ СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС И МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДОВ ДЕТСКИХ ИШЕМИЧЕСКИХ ИНСУЛЬТОВ. Уральский медицинский журнал, (10(154)), 58-62.

Vancouver

Рахматова АЮ, Косаченко АИ, Москалева АС, Львова ОА, Сергеева МВ, Сергеев АП. ТОЧНОСТЬ МЕТОДОВ СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС И МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДОВ ДЕТСКИХ ИШЕМИЧЕСКИХ ИНСУЛЬТОВ. Уральский медицинский журнал. 2017;(10(154)):58-62.

Author

Рахматова, Анна Юрьевна ; Косаченко, А. И. ; Москалева, А. С. и др. / ТОЧНОСТЬ МЕТОДОВ СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС И МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДОВ ДЕТСКИХ ИШЕМИЧЕСКИХ ИНСУЛЬТОВ. в: Уральский медицинский журнал. 2017 ; № 10(154). стр. 58-62.

BibTeX

@article{28586c4a66ec4db181256103baffbcca,
title = "ТОЧНОСТЬ МЕТОДОВ СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС И МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДОВ ДЕТСКИХ ИШЕМИЧЕСКИХ ИНСУЛЬТОВ",
abstract = "Проведено сравнение точности предсказания двух методов машинного обучения: Случайный лес (СЛ) и Многослойный персептрон (МСП) в задаче прогнозирования исходов «инвалидность» и «отсутствие инвалидности» детских ишемических инсультов (ИИ). Выборка представляет собой серию клинических случаев: 172 ребенка с ишемическим инсультом, доказанным по данным МРТ головного мозга. В качестве предикторов были использованы данные генетических исследований на носительство полиморфизмов 8 генов тромбофильного спектра: FGB:-455G>A, F2:20210G>A, F5:1691G>A, F7:10976G>A, F13:103G>T, ITGA2:807C>T, ITGB3:1565T>C, PAI-1:-675 5G>4G, и 4 генов фолатного цикла: MTHFR:677C>T, MTHFR:1298А>С, МТRR:66А>G, MTR:2756А>G. МСП продемонстрировал более высокие показатели правильных распознаваний исходов, чем случайный лес (0,88 против 0,67 соответственно).",
author = "Рахматова, {Анна Юрьевна} and Косаченко, {А. И.} and Москалева, {А. С.} and Львова, {Ольга Александровна} and Сергеева, {М. В.} and Сергеев, {Александр Петрович}",
year = "2017",
language = "Русский",
pages = "58--62",
journal = "Уральский медицинский журнал",
issn = "2071-5943",
publisher = "Общество с ограниченной ответственностью {"}Уральский центр медицинской и фармацевтической информации{"}",
number = "10(154)",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - ТОЧНОСТЬ МЕТОДОВ СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС И МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДОВ ДЕТСКИХ ИШЕМИЧЕСКИХ ИНСУЛЬТОВ

AU - Рахматова, Анна Юрьевна

AU - Косаченко, А. И.

AU - Москалева, А. С.

AU - Львова, Ольга Александровна

AU - Сергеева , М. В.

AU - Сергеев, Александр Петрович

PY - 2017

Y1 - 2017

N2 - Проведено сравнение точности предсказания двух методов машинного обучения: Случайный лес (СЛ) и Многослойный персептрон (МСП) в задаче прогнозирования исходов «инвалидность» и «отсутствие инвалидности» детских ишемических инсультов (ИИ). Выборка представляет собой серию клинических случаев: 172 ребенка с ишемическим инсультом, доказанным по данным МРТ головного мозга. В качестве предикторов были использованы данные генетических исследований на носительство полиморфизмов 8 генов тромбофильного спектра: FGB:-455G>A, F2:20210G>A, F5:1691G>A, F7:10976G>A, F13:103G>T, ITGA2:807C>T, ITGB3:1565T>C, PAI-1:-675 5G>4G, и 4 генов фолатного цикла: MTHFR:677C>T, MTHFR:1298А>С, МТRR:66А>G, MTR:2756А>G. МСП продемонстрировал более высокие показатели правильных распознаваний исходов, чем случайный лес (0,88 против 0,67 соответственно).

AB - Проведено сравнение точности предсказания двух методов машинного обучения: Случайный лес (СЛ) и Многослойный персептрон (МСП) в задаче прогнозирования исходов «инвалидность» и «отсутствие инвалидности» детских ишемических инсультов (ИИ). Выборка представляет собой серию клинических случаев: 172 ребенка с ишемическим инсультом, доказанным по данным МРТ головного мозга. В качестве предикторов были использованы данные генетических исследований на носительство полиморфизмов 8 генов тромбофильного спектра: FGB:-455G>A, F2:20210G>A, F5:1691G>A, F7:10976G>A, F13:103G>T, ITGA2:807C>T, ITGB3:1565T>C, PAI-1:-675 5G>4G, и 4 генов фолатного цикла: MTHFR:677C>T, MTHFR:1298А>С, МТRR:66А>G, MTR:2756А>G. МСП продемонстрировал более высокие показатели правильных распознаваний исходов, чем случайный лес (0,88 против 0,67 соответственно).

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=32362862

M3 - Статья

SP - 58

EP - 62

JO - Уральский медицинский журнал

JF - Уральский медицинский журнал

SN - 2071-5943

IS - 10(154)

ER -

ID: 6539839