ВЫБОР ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ ТЯЖЕСТИ ЗАБОЛЕВАНИЯ

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 представительных 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.

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

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.