Имуков Алексей Юрьевич – аспирант Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва.
Аннотация: Современная медицинская техника расширяет возможности медицины и требует все больше технических навыков от врачей. Решить эту проблему может применение нейронных сетей. В данной статье представлен анализ нейронных сетей подходящих для решения технических задач в системах с биологической обратной связью.
Ключевые слова: Нейронная сеть, биологическая обратная связь.
Системы с биологической обратной связью которые применяются в наших реабилитационных центрах согласно приказу по оснащению имеют ряд недостатков, главный из которых малая автоматизация. Врач работающий с системой БОС тратит порядка 15-20% процедуры на то, чтобы откалибровать систему под каждого конкретного пациента, из-за этого эффективность системы снижается.
Нейронная сеть может заменить врача и откалибровать систему самостоятельно, без его участия, что позволит увеличить производительность системы и исключит возможность врачебной ошибки. Так же стоит отметить, что нейронная сеть может хранить в несколько раз больше вариантов калибровки системы с БОС нежели врач. Таким образом применение нейронных сетей в системах с БОС не только увеличит производительность, но и улучшит качество процедуры лечения пациента.
Сравним наиболее подходящие нейронные сети для решения поставленной задачи это: многослойный персептрон, один из самых распространённых видов нейронных сетей и сеть Вольтерри, разновидность специализированной нейронной сети для нелинейной обработки. Для адаптации сетей под системы с биологической обратной связи нужно присвоить каждому варианту калибровки свой вес выходного сигнала, а на вход нейронной сети подавать исходные данные о пациенте. Так как одна нейронная сеть может обрабатывать только один параметр, а в системах с биологической обратной связью таких параметров минимум три, для решения поставленной задачи нам нужно будет продублировать сеть для каждого задаваемого параметра упражнения.
Многослойный персептрон – это стандартная сеть прямого распространения, имеет входной и выходной сигнал, а также несколько скрытых слоев, каждый нейрон n-ного слоя соединен с каждым нейроном (n+1) слоя, это наиболее распространённая структура. На рис.1 представлена схема многослойного персептрона.
Рисунок 1. Схема многослойного персептрона.
Сеть Вольтерри – динамическая сеть для нелинейной обработки последовательности сигналов, задержанных относительно друг друга. Возбуждением для сети в момент ι служит вектор где lt – количество единичных задержек, а lt +1 означает размерность вектора. Выходной сигнал можно описываться формулой
Схематично сеть Вольтерри имеет следующий вид (рис. 2).
Рисунок 2. Сеть Вольтерри.
Нейросеть основанная на принципе сетей Вольтерри, как видно по описанию имеет больший потенциал использовании чем у многослойного персептрона благодаря особенностям архитектуры. Показатели точности скорости и производительности для медицинской техники являются одинаково важными в связи со спецификой области применения. Правильно построенная сеть Вольтерри позволяет сводить ошибку погрешности к значению максимально близкому к нулю всего за 15-20 микросекунд, а также имеет высокую производительность, из этого следует что нейронная сеть Вольтерри оптимальна для использования в системах с биологической обратной связью. Таким образом в статье кратко приведено сравнение нейронных сетей для применения их в системах с биологической обратной связью.
Список литературы