Huvudsyftet med detta dokument är att ge grunden för att skapa ett datorbaserat kliniskt beslutsstödsystem (CDS) för laryngopathies. En av de metoder som kan användas i den föreslagna CDS baseras på talsignalanalys med hjälp av återkommande neurala nätverk (RNN). RNN kan användas för mönsterigenkänning i tidsseriedata på grund av deras förmåga att memorera viss information från det förflutna. Elman-nätverken är en klassisk representant för RNN. För att förbättra inlärningsförmågan hos EN kan vi ändra och kombinera dem med en annan typ av RNN, nämligen med Jordannätverken. De modifierade Elman-Jordan nätverken (EJNs) manifesterar en snabbare och mer exakt prestation av målmönstret. Valideringsexperiment utfördes på talsignaler från patienter från kontrollgruppen och med två typer av laryngopatier.
Szkoła m.fl. REF byggde CDSS för laryngopathies genom att utöka ANN algoritmer som är baserade på talsignalanalys till recidiverande neurala nätverk (RNNs).
Recurrent Neural Networks in Computer-Based Clinical Decision Support for Laryngopathies: An Experimental Study
{'venue': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'journal': 'Computational Intelligence and Neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}