Застосування згорткових нейронних мереж для підвищення діагностичної точності та ефективності лікування хворих на діабет в пульсодіагностиці

Abstract

It has been shown that the use of this photoplethysmographic method in maxillofacial surgery by integrating it into advanced models of deep neural networks, such as ResNet architectures, allows: to accurately determine the effectiveness of treatment; to specify the duration of the rehabilitation period; to identify all kinds of vascular disorders in patients with diabetes; to assess the effectiveness of local anesthesia (since anesthesia causes vasospasm, the effectiveness of anesthesia can be judged by a decrease in the amplitude).

Показано, що застосування фотоплетизмографічного даного методу у щелепно-лицевій хірургії шляхом інтеграції її в передові моделі глибоких нейронних мереж, такі як архітектури ResNet. дозволяє: точно визначити ефективність лікування; уточнити тривалість реабілітаційного періоду; виявити всілякі судинні порушення у хворих на цукровий діабет; оцінити ефективність місцевого знеболювання (оскільки анестезія викликає спазм судин, за зниженням амплітуди можна судити про ефективність анестезії).