Подписка на 1 месяц за 1 рубль!
Дисциплина: Информационные технологии Медицина
Жанр: Учебники и учебные пособия для вузов
Рекомендовано редсоветом МГТУ им. Н.Э. Баумана в качестве учебного пособия по курсу «Автоматизированная обработка экспериментальных данных» для студентов
Рассмотрены особенности решения задачи формализации диагностического процесса. Описаны алгоритмы вычислительной диагностики, методы оценки информативности и отбора симптомов, структура процесса вычислительной диагностики. Приведен пример построения системы вычислительной диагностики для дифференцирования ранних форм хронических артритов.
Для студентов старших курсов факультета «Биомедицинская техника».
| Введение | 3 |
| 1. Методы вычислительной диагностики | 4 |
| 2. Явные вероятностные алгоритмы вычислительной диагностики. Байесовская теория статистического вывода и ее применение в медицинской диагностике | 7 |
| 2.1. Субъективная мера вероятности | 8 |
| 2.2. Условные вероятности. Формула Байеса | 9 |
| 2.3. Правдоподобие. Отношение правдоподобия | 19 |
| 2.4. Диагностические коэффициенты | 21 |
| 2.5. Последовательная статистическая процедура | 22 |
| 2.6. Алгоритм, основанный на сложении коэффициентов корреляции симптомов | 24 |
| 3. Структура процесса вычислительной диагностики | 25 |
| 3.1. Сбор информации | 26 |
| 3.2. Отбор информации | 30 |
| 3.3. Классификация | 34 |
| 4. Пример построения системы вычислительной диагностики для дифференцирования ранних форм хронических артритов | 36 |
| Приложение | 43 |
| Список литературы | 49 |
Отзывы: нет |
© 2001–2022, Издательство «Директ-Медиа» тел.: 8-800-333-68-45 (звонок бесплатный), +7 (495) 258-90-28 manager@directmedia.ru
