ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Adaptive Neuro-Fuzzy Inference...>الوصف

Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System Based Smart Anesthesia Monitoring System

المصدر: مجلة الدراسات العليا
الناشر: جامعة النيلين - كلية الدراسات العليا
المؤلف الرئيسي: Mohammed, Hojood Ali (Author)
مؤلفين آخرين: Hussein, Eltahir Mohamed (Co-Author)
المجلد/العدد: مج11, ع44
محكمة: نعم
الدولة: السودان
التاريخ الميلادي: 2018
الشهر: يوليو
الصفحات: 259 - 268
ISSN: 1858-6228
رقم MD: 907678
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: IslamicInfo, EduSearch, HumanIndex, EcoLink
مواضيع:
التخدير الذكي | تخدير الأعصاب | التخدير الاصطناعى | الرقابة الصحية
كلمات المؤلف المفتاحية:
شبكة التكيف | تصنيف | نظام الاستدلال التكيفي العصبي | نظام مراقبة المريض | تحزير مراقبة أو مراقبة المريض | Adaptive Network | Classification | ANFIS | Patient Monitoring System | Anesthesia Monitoring
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

17

حفظ في:
المستخلص: يملك الإنسان قدرات محدودة في إجراء التحليلات الصحية والمستمرة للكميات الكبيرة من البيانات. وشهدت السنوات الأخيرة تطورات سريعة في مجالات استيعاب ورصد معلومات الفحص العلاجي باستخدام أنظمة مساعدة ورصد التخدير الاصطناعي للهياكل والأنظمة الرئيسية وذلك عبر عدة برامجيات ( برتكولات) تعتمدها أجهزة الحاسب الشخصي حيث ترمي الأهداف الأساسية لهذا البحث التحقيق إلى تطوير هياكل البيانات التخدير والتي صممت لتحديد الأسباب الرئيسية لحالات أولية أثناء التخدير ولتحليل حالات نقص كمية الدم لدى مرضى التخدير وتكمن أهمية التشخيص/ التمييز في تحديد معلومات المجموعات الفرعية والمجموعات المنفصلة والمستقلة وحيث تعد معلومات أي من هذه المجموعات الفرعية والتي تتشابه إلى حد بعيد وهي الأكثر تمييزاً عن المجموعة الفرعية البديلة. وأنجز تجميع معلومات نقص حجم الدم باستخدام استنتاجات هيكل الحوسبة العصبية الضبابية. حيث أن معلومات نقص حجم الدم في هذا الاختبار يضمن البيانات الجسدية وبيانات الأدوية المنشطة لعدد 30 مريض في مستشفى التوليد بأمدرمان يستخدم في إثبات تفعيل نظام الاستدلال التكيفي العصبي متعدد الطبقات في عمليتي تجميع المعلومات والتثقيب، واختيرت مجموعة المعطيات من قواعد بيانات وحدة العناية المركزية والتي تعد مصدراً غنياً لقواعد بيانات أمراض القلب، التهاب الكبد واضطرابات الكبد.

Man has a limited ability to accurately and continuously analyze large amounts of data. In recent years, there has been a fast development in understanding observing and therapeutic information investigation utilizing choice help systems, shrewd caution observing, master systems and numerous other PC supported conventions. The fundamental objectives of this investigation are to upgrade the created demonstrative caution system for identifying basic occasions amid anesthesia and to precisely analyze a hypovolaemia occasion in anesthetized patients. The information of any subsets has the most likeness to each other what's more, the most distinction from alternate subsets. In this paper, the grouping of the hypovolaemia information is finished with utilizing versatile Neuro-Fuzzy deduction system. In this examination, the hypovolaemia information incorporates restorative and physical data of 30 patients in the Obstetrics Hospital Omdurman is utilized to demonstrate the MultiLayer ANFIS execution in information grouping and bunching. The dataset is chosen from the UCI datasets which is a rich source of heart disease, hepatitis and liver disorders datasets.
ISSN: 1858-6228

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.