Redes Neuronales
Páginas: 9 (2134 palabras)
Publicado: 13 de noviembre de 2012
LA INFORMÁTICA
Y EL CONOCIMIENTO
UNIVERSIDAD
NACIONAL
DE COLOMBIA
Revista de la Facultad de Medicina 1999; 47 (4):221-223
Aplicación de las Redes Neuronales en Medicina
Alberto Delgado, PhD. Profesor Asociado, Departamento de Ingeniería Eléctrica. Universidad Nacional de Colombia. Email: adelgado@iee.org
RESUMEN
Las redes neuronales artificiales son modelos matemáticos quepueden ser entrenados para aprender relaciones no lineales entre un conjunto de datos de entrada y un conjunto de datos de salida (1). En medicina la aplicación más común de estos modelos, es la clasificación de patrones con el propósito de apoyar al médico en el diagnóstico y tratamiento del paciente.
teria coronaria analizando un registro sonoro; (iii) detección de deficiencias en el sistemainmune y diagnóstico de reacciones alérgicas; (iv) diagnóstico temprano de enfermedades oculares.
rica de los patrones y las clases es necesaria para entrenar la red neuronal pues esta trabaja con valores numéricos. Al localizar los cuatro patrones en el plano, usando el código numérico asignado, tenemos la figura 1. Note que es imposible separar las clases Buena y Mala con una línea recta, estosignifica que un clasificador lineal no aprenderá la tabla 1 y por ello se necesita un clasificador no lineal como la red neuronal.
Figura 1. Tabla 1. en el espacio de patrones. Note que una línea recta no puede separar las dos clases y
X2
CLASIF1CACION DE PATRONES
Una aplicación común de las redes neuronales estáticas es la clasificación de patrones en clases, normalmente se conocen ejemplostomados de experiencias pasadas y la idea es entrenar una red neuronal para que los aprenda. Con el propósito de comprender mejor las aplicaciones de las redes neuronales en medicina, reportadas en la literatura, se presenta a continuación un ejemplo de clasificación de patrones. Ejemplo : Considere los cuatro patrones mostrados {A, B, C, D} en la tabla 1, estos pertenecen a dos clases {Buena,Mala}.
Tabla 1. Cuatro patrones clasificados en dos clases. Patrón
A
INTRODUCCION
En un artículo anterior se presentaron los fundamentos teóricos de las redes neuronales y allí se concluyó que la capacidad de aprendizaje con ejemplos y la habilidad como clasificador de patrones son los aspectos más sobresalientes de estos modelos para aplicaciones médicas. En la literatura se utilizan las redesneuronales para sintetizar relaciones no lineales desconocidas, usando los registros médicos como fuente de ejemplos; la disponibilidad de un modelo ayuda al médico en futuros diagnósticos y al seguimiento del paciente durante el tratamiento. En este artículo se presentan algunas aplicaciones de las redes neuronales en medicina corno: (i) análisis de imágenes médicas y en particular los campos deultrasonido, resonancia magnética, medicina nuclear y radiología; (ii) diagnóstico de la enfermedad de la ar-
=
+ 0.9, Y
= - 0.9.
y = +0.9
B
+0.9
D
y= -0.9
-0.9
A
O
+0.9 XI
e
-0.9
y = - 0.9
Y = +0.9
Xl
- 0.9
X2
- 0.9
Clase
Mala
y
- _il_2_
APLICACIONES EN MEDICINA
La capacidad de aprender con ejemplos y clasificar patrones, son cualidadesde las redes neuronales multicapa que se han explotado en medicina como se ilustra a continuación.
B
e
D
- 0.9 + 0.9 + 0.9
+ 0.9 - 0.9 + 0.9
Buena Buena Mala
+0.9 +0.9 - 0.9
El patrón A se ha codificado como (0.9, -0.9), el patrón B como (-0.9, +0.9), el patrón C como (+0.9, -0.9), el patrón D como (+0.9, +0.9). La clase Buena se ha codificado como (+0.9) Y la Mala como(-0.9). Esta codificación numé-
Análisis de imágenes
En la práctica los médicos tienen que evaluar información de imágenes obte-
221
DELGADO A.
nidas con ultrasonido, resonancia magnética, medicina nuclear y radiología. Normalmente se hace un análisis cualitativo por inspección visual; sin embargo, un examen cuantitativo (2) presenta las siguientes ventajas: (i) los diagnósticos de...
Y EL CONOCIMIENTO
UNIVERSIDAD
NACIONAL
DE COLOMBIA
Revista de la Facultad de Medicina 1999; 47 (4):221-223
Aplicación de las Redes Neuronales en Medicina
Alberto Delgado, PhD. Profesor Asociado, Departamento de Ingeniería Eléctrica. Universidad Nacional de Colombia. Email: adelgado@iee.org
RESUMEN
Las redes neuronales artificiales son modelos matemáticos quepueden ser entrenados para aprender relaciones no lineales entre un conjunto de datos de entrada y un conjunto de datos de salida (1). En medicina la aplicación más común de estos modelos, es la clasificación de patrones con el propósito de apoyar al médico en el diagnóstico y tratamiento del paciente.
teria coronaria analizando un registro sonoro; (iii) detección de deficiencias en el sistemainmune y diagnóstico de reacciones alérgicas; (iv) diagnóstico temprano de enfermedades oculares.
rica de los patrones y las clases es necesaria para entrenar la red neuronal pues esta trabaja con valores numéricos. Al localizar los cuatro patrones en el plano, usando el código numérico asignado, tenemos la figura 1. Note que es imposible separar las clases Buena y Mala con una línea recta, estosignifica que un clasificador lineal no aprenderá la tabla 1 y por ello se necesita un clasificador no lineal como la red neuronal.
Figura 1. Tabla 1. en el espacio de patrones. Note que una línea recta no puede separar las dos clases y
X2
CLASIF1CACION DE PATRONES
Una aplicación común de las redes neuronales estáticas es la clasificación de patrones en clases, normalmente se conocen ejemplostomados de experiencias pasadas y la idea es entrenar una red neuronal para que los aprenda. Con el propósito de comprender mejor las aplicaciones de las redes neuronales en medicina, reportadas en la literatura, se presenta a continuación un ejemplo de clasificación de patrones. Ejemplo : Considere los cuatro patrones mostrados {A, B, C, D} en la tabla 1, estos pertenecen a dos clases {Buena,Mala}.
Tabla 1. Cuatro patrones clasificados en dos clases. Patrón
A
INTRODUCCION
En un artículo anterior se presentaron los fundamentos teóricos de las redes neuronales y allí se concluyó que la capacidad de aprendizaje con ejemplos y la habilidad como clasificador de patrones son los aspectos más sobresalientes de estos modelos para aplicaciones médicas. En la literatura se utilizan las redesneuronales para sintetizar relaciones no lineales desconocidas, usando los registros médicos como fuente de ejemplos; la disponibilidad de un modelo ayuda al médico en futuros diagnósticos y al seguimiento del paciente durante el tratamiento. En este artículo se presentan algunas aplicaciones de las redes neuronales en medicina corno: (i) análisis de imágenes médicas y en particular los campos deultrasonido, resonancia magnética, medicina nuclear y radiología; (ii) diagnóstico de la enfermedad de la ar-
=
+ 0.9, Y
= - 0.9.
y = +0.9
B
+0.9
D
y= -0.9
-0.9
A
O
+0.9 XI
e
-0.9
y = - 0.9
Y = +0.9
Xl
- 0.9
X2
- 0.9
Clase
Mala
y
- _il_2_
APLICACIONES EN MEDICINA
La capacidad de aprender con ejemplos y clasificar patrones, son cualidadesde las redes neuronales multicapa que se han explotado en medicina como se ilustra a continuación.
B
e
D
- 0.9 + 0.9 + 0.9
+ 0.9 - 0.9 + 0.9
Buena Buena Mala
+0.9 +0.9 - 0.9
El patrón A se ha codificado como (0.9, -0.9), el patrón B como (-0.9, +0.9), el patrón C como (+0.9, -0.9), el patrón D como (+0.9, +0.9). La clase Buena se ha codificado como (+0.9) Y la Mala como(-0.9). Esta codificación numé-
Análisis de imágenes
En la práctica los médicos tienen que evaluar información de imágenes obte-
221
DELGADO A.
nidas con ultrasonido, resonancia magnética, medicina nuclear y radiología. Normalmente se hace un análisis cualitativo por inspección visual; sin embargo, un examen cuantitativo (2) presenta las siguientes ventajas: (i) los diagnósticos de...
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