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使用人工神经网络提取结核病诊断规则。

Extraction of rules for tuberculosis diagnosis using an artificial neural network.

作者信息

Viktor H L, Cloete I, Beyers N

机构信息

Department of Informatics, University of Pretoria, South Africa.

出版信息

Methods Inf Med. 1997 Feb;36(2):160-2.

PMID:9242017
Abstract

The treatment of tuberculosis (TB) is a major challenge throughout the world. The Western Cape Region of South Africa has the highest occurrence of TB in the world. Here, TB is increasing due to improperly managed treatment programmes and inadequate facilities. The development of rules to aid medical practitioners in the early and accurate diagnosis of tuberculosis should prove worthwhile. A method to extract such diagnostic rules from an artificial neural network is presented. These rules accurately represent the knowledge embedded in the "raw" TB data.

摘要

结核病的治疗是全球面临的一项重大挑战。南非西开普地区是世界上结核病发病率最高的地区。在此,由于治疗方案管理不当和设施不足,结核病发病率正在上升。制定有助于医生早期准确诊断结核病的规则应是值得的。本文提出了一种从人工神经网络中提取此类诊断规则的方法。这些规则准确地体现了“原始”结核病数据中蕴含的知识。

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Appl Clin Inform. 2022 May;13(3):569-582. doi: 10.1055/s-0042-1749119. Epub 2022 May 25.