ВЫБОР ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ ТЯЖЕСТИ ЗАБОЛЕВАНИЯ

Описание

Перевод названия: CHOICE INFORMATIVE TO FEATURES TO ASSESS THE SEVERITY DISEASES

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2015

Ключевые слова: medical diagnostics, informative features, information system, медицинская диагностика, информативность признака, информационная система

Аннотация: Одним из подходов повышения качества распознавания образов и снижения вычислительных затрат является проведение предварительного анализа информации. Целью такого анализа является оценка информативных характеристик обучающей выборки, в частности оценка информативности признаков, оценка значений признаков, выделение наиболее представПоказать полностьюительных объектов. В задачах медицинской диагностики в роли объектов выступают пациенты. Признаки характеризуют результаты обследований, симптомы заболеваний и применявшиеся методы лечения. Накопив достаточное количество прецедентов, можно решить различные задачи: классифицировать вид заболевания (дифференциальная диагностика), определять наиболее целесообразный способ лечения, предсказывать длительность и исход заболевания, оценивать риск осложнений, находить синдромы — наиболее характерные для данного заболевания совокупности симптомов. Разработанная информационно-обучающая система базируется на современных технологиях и программных средствах. One approach to improve the quality of pattern recognition and to reduce the computational cost is to conduct a preliminary analysis of the information. The purpose of this analysis is to assess informative characteristics of training sample, in particular evaluation of informative, evaluation of characteristic values, selection of the most representative objects. The task of medical diagnostics in the role of objects appear, patients. Signs characterize the survey results, the symptoms of the diseases and the treatments. Having accumulated sufficient number of precedents can solve a variety of tasks: to classify the type of illness (differential diagnosis), to determine the most appropriate method of treatment, to predict the duration and outcome of the disease, to assess the risk of complications, finding syndrome - the most characteristic symptoms of the disease together. Developed information and training system based on modern technologies and software.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Современные проблемы науки и образования

Выпуск журнала: 2-2

Номера страниц: 55-55

ISSN журнала: 20707428

Место издания: Пенза

Издатель: Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания"

Авторы

  • Капустина С.В. (ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет»)
  • Кирякова О.В. (ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет»)
  • Капустина А.В. (ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет»)
  • Лапина Л.А. (ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет»)
  • Ступина А.А. (ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет»)

Вхождение в базы данных