A Neural Network Based Classifier for Acute Meningitis

机译：基于神经网络的急性脑膜炎分类剂

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Differentiating bacterial from viral (aseptic) meningitis is still a difficult issue, compounded by factors such as age and time of presentation. Clinicians routinely rely on the results from blood and cerebrospinal fluid (CSF) to discriminate bacterial from viral meningitis. Tests such as the CSF Gram stain performed prior to broad-spectrum antibiotic treatment yield sensitivities between 60 and 92%. In this study, we wished to produce a learning vector quantisation network that could yielded a predictive accuracy approaching that of clinical assessment. The results from this study indicate that we can achieve a classification accuracy of over 97%. In addition, we wished to examine how data discretisation impacts the classification accuracy of the LVQ algorithm.

机译：区分病毒（无菌）脑膜炎的细菌仍然是一个困难的问题，被诸如年龄和时间的因素进行复合。临床医生常规地依赖于血液和脑脊液（CSF）的结果来区分病毒性脑膜炎的细菌。在广谱抗生素处理之前进行的CSF革兰氏染色的试验，产率敏感性为60至92％。在这项研究中，我们希望产生一种学习矢量量化网络，可以产生预测准确性，即将到来的临床评估。本研究结果表明，我们可以达到97％以上的分类准确性。此外，我们希望研究数据分离程度如何影响LVQ算法的分类准确性。

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来源
《Semiar on Neural Network Applications in Electrical Engineering》|2006年||共5页
会议地点
作者
Kenneth Revett;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TM3-53;
关键词
Data discretisation; Meningitis; Learning vector quantisation neural networks; Rough sets;

机译：数据分离子;脑膜炎;学习矢量定量神经网络;粗糙集;

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