Zastosowanie sieci neuronowych do wyznaczania wskaznika wzglednej masy ciala [BMI] w odniesieniu do siatek centylowych

• Autorzy: Jagielski P , Piorecka B. , Zwirska J. , Schlegel-Zawadzka M.

Warianty tytułu

EN

The use of neural networks to the calculation of the body mass index [BMI] with reference to percentile charts

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Siatki centylowe wzrostu, masy ciała czy też BMI są użytecznym narzędziem do oceny rozwoju somatycznego dzieci i młodzieży jednakże w przypadku dużej grupy badanych może pojawić się problem z szybkim i dokładnym odczytem interesującego nas parametru. Alternatywnym rozwiązaniem może być wykorzystanie sieci neuronowych w wersji demo programu NeuroSolutions 5,02. W wyniku postępowania aplikacyjnego, otrzymano zespół sieci charakteryzujący się bardzo dużą dokładnością i mogący analizować tysiące danych w bardzo krótkim okresie czasu. Wynik jest otrzymywany w przedziałach centyli lub w dokładnych centylach, można go też użyć do wyliczenia wskaźnika Z-score.

EN

Percentile charts of the height, body mass or BMI come the useful tool for the estimation the children and youth somatic development. In the case of the large group examined can appear the problem with the quick and exact reading of interesting us parameters from the percentile charts. The demo programme NeuroSolutions 5,02 version was used in this purpose. The set of networks, characterized with the large exactitude and liable to analyze thousands data in a few seconds was received. The result is received in interval percentile charts or in exact percentiles, it may be also used to the calculation Z-score.

Słowa kluczowe

PL

siatki centylowe; rozwoj somatyczny; zastosowanie; sieci neuronowe; dzieci; ocena; mlodziez; antropometria

• Wydawca: -
• Czasopismo: Żywienie Człowieka i Metabolizm
• Rocznik: 2007
• Tom: 34
• Numer: 1-2
• Opis fizyczny: s.78-83,rys.,tab.,bibliogr.

Twórcy

autor

Jagielski P

• Uniwersytet Jagiellonski, Krakow

autor

Piorecka B.

autor

Zwirska J.

autor

Schlegel-Zawadzka M.

Bibliografia

• 1. Asada N., Doi K., MacMahon H. i wsp.: Potential usefulness of an artificial neural for differential diagnosis of interstitial lung diseases: pilot study. Radiology, 1990, 177, 857.
• 2. Chrzanowska M., Gołąb S., Żarów R. i wsp.: Dziecko Krakowskie 2000. Poziom rozwoju biologicznego dzieci i młodzieży miasta Krakowa. Studia i Monografie 19, Kraków, AWF, 2002.
• 3. Krawczyński M., Krzyżaniak A., Walkowiak J.: Normy rozwojowe wysokości i masy ciała dzieci i młodzieży miasta Poznania w wieku od 3 do 18 lat. Ped. Prakt. 2000, 8, 4, 341.
• 4. NeuroSolutions, NeuroSolutions for Excel [Dok. elektr. http://www.neurosolutions.com 2.01.2007].
• 5. Palczewska I., Niedźwiedzka Z.: Siatki centylowe do oceny rozwoju somatycznego dzieci i młodzieży. Zakład Rozwoju Dzieci i Młodzieży. Warszawa, Instytut Matki i Dziecka, 1999.
• 6. Piórecka B., Jagielski P., Żwirska J. i wsp.: Stan odżywienia młodzieży gimnazjalnej z Małopolski a standardy zastosowane w ocenie. Med. Sportiva 2006, 10, supl. 4, S471.
• 7. Piórecka B., Szyguła Z., Schlegel-Zawadzka M.: Wykorzystanie wybranych pomiarów antropometrycznych w ocenie stanu odżywienia dzieci i młodzieży. Med. Sportiva 2006, 10, supl. 4, S433.
• 8. Rudzki K., Hartleb M., Sadowski T. i wsp.: Focal liver disease neural network - aided diagnosis based on clinical and laboratory data. Gastroenterol. Clin. Biol. 1997, 21, 98.
• 9. SAS [Dok. elektr. http://www.sas.com/offices/europe/poland 2.01.2007].
• 10. Schlegel-Zawadzka M., Przysławski J., Babicz-Zielińska E. i wsp.: Sieci neuronowe - nowe narzędzie w analizie danych w naukach żywieniowych. Żyw. Człow. Metab. 2001, 28, supl. 898.
• 11. Statistica - Data Analysis Software System [Dok. elektr. http://www.statsoft.pl 2.01.2007].
• 12. Stefaniak B., Cholewiński W., Tarkowska A.: Algorytmy sztucznych sieci neuronowych - zastosowania praktyczne w naukach medycznych. Pol. Merk. Lek. 2005, 114, 819.
• 13. Tadeusiewicz R.: Wprowadzenie do sieci neuronowych. StatSoft, Kraków, 2001.