Федеральное государственное бюджетное учреждение науки "Российский научно-практический центр аудиологии и слухопротезирования Федерального медико-биологического агентства (RU)
发明人:
Балашова Елена Анатольевна (RU),Бахшинян Виген Владимирович (RU),Петрова Ирина Павловна (RU),Таварткиладзе Георгий Абелович (RU)
申请号：
RU2016126944
公开号：
RU2016126944A
申请日:
2016.07.05
申请国别(地区):
RU
年份:
2018
代理人:
摘要：
FIELD: medicine.SUBSTANCE: method includes state testing by providing audio and voice signals and analyzing the responses, and requires at least two such surveys at different times. The resulting value of each of the tests performed in one survey is assigned to the coordinate of the point of the n-dimensional space, which is correlated with the current state of the patient. At that, n=k*N, where k is the number of tests performed in one survey, N is the survey sequence number. After that, a self-organizing neural network is constructed from the mentioned points of the n-dimensional space. The points are separated based on the minimized difference between the neuron input vector and its weight by a previously unknown number of classes corresponding to the patients state. Based on the patients migration of between classes in repeated surveys, the effectiveness of ongoing rehabilitation activities is determined.EFFECT: invention allows to increase the accuracy of diagnosis of the patients current state, increase the likelihood of a reliable prognosis of the rehabilitation process and its dynamics, extend the time interval for prediction of the long-term outcomes of cochlear implantation.5 cl, 3 ex, 3 tbl, 7 dwgИзобретение относится к медицине, в частности к сурдологии-оториноларингологии. Способ включает тестирование состояния путем подачи звуко-речевых сигналов и анализа ответных реакций и предусматривает проведение не менее двух таких обследований в разное время. Значение результата каждого из тестов, выполненных за одно обследование, присваивают координате точки n-мерного пространства, которую соотносят с текущим состоянием пациента. При этом n=k*N, где k - количество проведенных тестов в одном обследовании, N - порядковый номер обследования. После чего строят самоорганизующуюся нейронную сеть из упомянутых точек n-мерного пространства. Разделяют точки на основании минимизации разности между вектором входа нейрона и его весом на заранее неизвестное число классов, со
