УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта


јвтор:  Ћосев ј.√., Ћевшинский ¬.¬.
Ќазвание:  »нтеллектуальный анализ термометрических данных в диагностике молочных желез
¬ыпуск:  70
–убрика:  ”правление в медико-биологических и экологических системах
√од:  2017
Ѕиблиографи€:  Ћосев ј.√., Ћевшинский ¬.¬. »нтеллектуальный анализ термометрических данных в диагностике молочных желез // ”правление большими системами. ¬ыпуск 70. ћ.: »ѕ” –јЌ, 2017. —.113-135. URL: https://doi.org/10.25728/ubs.2017.70.5
 лючевые слова:  интеллектуальный анализ данных, микроволнова€ радиотермометри€, консультативные интеллектуальные системы
 лючевые слова (англ.):  data mining, microwave radiothermometry, intelligent advisory systems
јннотаци€:  –абота посв€щена разработке нового метода интеллектуального анализа медицинских термометрических данных, предназначенного дл€ создани€ на его основе консультативных интеллектуальных диагностических систем. –ассмотрены подходы к анализу данных микроволновой радиотермометрии, полученных дл€ диагностики заболеваний молочной железы. ѕредставлен метод формировани€ информационных признаков на базе количественного описани€ медицинских знаний о поведении температурных полей молочных желез.
јннотаци€ (англ.):  The paper deals with the microwave thermometry data and proposes a method for forming informative features, based on qualitative descriptions of medical knowledge about the behavior of the temperature fields of mammary glands. There are some already known qualitative characteristics of breast cancer, which were form a basis for quantitative features, e.g. feature Сa large thermal asymmetry between mammary glandsТ can be described by temperature differences between corresponding points of right and left mammary glands. If the value of such difference is sufficiently large, then it may be an indication of pathology. After preprocessing, which involves weighting and cleaning, informative features may be applied in various classification algorithms, such as logistic regression, which yields about seventy percents of accuracy on a test sample, or the more complex ones that yield better accuracy: neural networks, genetic algorithm, and fuzzy classification. The significance of proposed features consists of the fact that they were formed from qualitative characteristics and each of them has a qualitative description, therefore they are of interest for further study and can be applied in diagnosis-advisory systems.

в формате PDF
ќбсудить статью в »нтернет-конференции по проблемам управлени€

ѕросмотров: 1123, загрузок: 455, за мес€ц: 13.

Ќазад

»ѕ” –јЌ © 2007. ¬се права защищены