Abstract
In this article the authors discuss several approaches to high dimensional data structure analysis using Self- Organising Maps. The describe approaches utilise graphical images for the purpose of data structure interpretation. The evaluation of the discussed techniques has been performed using the real medical data from cardiology. The research, results of which are outlined in this paper, is a continuation of the earlier work related to the analysis of the same medical data. It is envisaged that results obtained in this and earlier research work will form a foundation for creation of a robust technology to be used for automation of diagnostic tasks in medicine.
Highlights
results of which are outlined in this paper
a continuation of the earlier work related to the analysis of the same medical data
It is envisaged that results obtained in this
Summary
1) Національний університет „Львівська політехніка” 2) Національний університет ім.І.Франка. Анотація: У цій статті авторами обговорено підходи до виявлення структури даних високої розмірності із використанням нейромереж, що самоорганізуються. Висвітлені підходи використовують графічні зображення для інтерпретації структури даних. Апробація успішності застосування запропонованих технологій аналізу структур даних проведена на медичних даних, які стосуються пацієнтів із кардіологічними захворюваннями. Аналіз структури медичних даних є продовженням попередніх досліджень авторів з метою розробки ефективної технології діагностування у медицині. Ключові слова: діагностування, кластеризація, класифікація, штучні нейронні мережі, візуалізація даних
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
