Предлагается многофакторная иерархическая структура нейросетевых модулей, разработанная для распознавания заболеваний в урологии путем обработки разноплановых, неоднородных параметров, полученных в результате урофлоуметрического обследования пациентов с помощью урофлоуметра. По результатам анализа отобраны те параметры, которые являются определяющими при диагностировании отклонений от нормы, наличии обструкции и распознавании заболеваний. Особенностью разработанной многофакторной иерархической модели является модульная организация распознавания неоднородных разноплановых урофлоуметрических параметров, базирующаяся на нейросетевых модулях с различной архитектурой и методах обучения. Экспериментально апробирована способность предложенной нейросетевой модели по распознаванию урофлоуметрических параметров пациентов. Ключевые слова: многофакторная иерархическая структура нейросетевых модулей, нейросетевое распознавание урофлоуметрических параметров, нейронные сети, иерархическая взаимосвязь урофлоуметрических параметров пациентов.
