کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10884573 | 1079407 | 2013 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Characterising neurological time series data using biologically motivated networks of coupled discrete maps
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص داده های سری عصبی با استفاده از شبکه های انگیزه های بیولوژیکی نقشه های گسسته شده مرتبط
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه های بیوشیمی مصنوعی، نقشه های گسسته، طبقه بندی سری زمانی، بیماری پارکینسون،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
مدلسازی و شبیه سازی
چکیده انگلیسی
Artificial biochemical networks (ABNs) are a class of computational dynamical system whose architectures are motivated by the organisation of genetic and metabolic networks in biological cells. Using evolutionary algorithms to search for networks with diagnostic potential, we demonstrate how ABNs can be used to carry out classification when stimulated with time series data collected from human subjects with and without Parkinson's disease. Artificial metabolic networks, composed of coupled discrete maps, offer the best recognition of Parkinsonian behaviour, achieving accuracies in the region of 90%. This is comparable to the diagnostic accuracies found in clinical diagnosis, and is significantly higher than those found in primary and non-expert secondary care. We also illustrate how an evolved classifier is able to recognise diverse features of Parkinsonian behaviour and, using perturbation analysis, show that the evolved classifiers have interesting computational behaviours.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Biosystems - Volume 112, Issue 2, May 2013, Pages 94-101
Journal: Biosystems - Volume 112, Issue 2, May 2013, Pages 94-101
نویسندگان
Michael A. Lones, Stephen L. Smith, Andy M. Tyrrell, Jane E. Alty, D.R. Stuart Jamieson,