Artificial medical data generation for the neural network coronary artery disease diagnosing system

In applications of the neural networks in medical diagnosis researchers faced the problem of a finished medical data set which was too smalI for the network learning and testing. We started our research with 200 results of an exercise test confirmed by an objective coronarography result and we wanted to use neural network for estimating the state of the patient's main coronary vessels. Because the database was smalI we decided to generate artificial data. In this paper the original method of generating additional artificial data and using it for training and testing of the neural network is described.

---

W pracy przedstawiono i przedyskutowano sposób sztucznego generowania danych medycznych niezbędnych do trenowania sieci neuronowych stosowanych w systemie wspomagania diagnostyki choroby wieńcowej serca. System wykorzystujący wielowarstwową nieliniową sieć uczoną metodą wstecznej propagacji błędu działa z wykorzystaniem wyników próby wysiłkowej weryfikowanych danymi z koronarografii. Stosowane są zatem dane o charakterze cyfrowym i analogowym. Ze względu na fakt, że dane analogowe są przykładowo obarczone odpowiednimi błędami pomiaru można było zaproponować ich "sztuczne generowanie" w granicach pewnych tolerancji. W pracy dokonano dyskusji tych tolerancji, a ponadto przedstawiono wyniki - trafność diagnozowania, uzyskaną przy zastosowaniu sieci trenowanych "sztucznie generowanymi" danymi.