CẢI THIỆN HIỆU QUẢ MẠNG NEURON HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH RỐI LOẠN NHỊP TIM BẰNG PHƯƠNG PHÁP GÁN TRỌNG SỐ TƯƠNG ỨNG MỨC CẤU TRÚC CƠ THỂ

Abstract

Hiện nay, việc ứng dụng mạng neuron nhân tạo hỗ trợ chẩn đoán bệnh lý đang ngày càng phổ biến nên việc cải thiện các chỉ tiêu chất lượng cho các mạng này như độ chính xác chẩn đoán, tốc độ hội tụ của quá trình huấn luyện mạng… vốn phụ thuộc vào việc xác định trọng số cho các thành phần tham gia chẩn đoán đang được quan tâm đặc biệt. Để góp phần giải quyết vấn đề này, bài báo trình bày việc sử dụng phương pháp gán trọng số tương ứng mức cấu trúc cơ thể cho các tham số đầu vào của mạng. Kết quả nhận được cho thấy việc gán trọng số cho các thuộc tính đầu vào tương ứng với mức cấu trúc của cơ thể là có ý nghĩa đáng kể.