Please use this identifier to cite or link to this item: http://openarchive.nure.ua/handle/document/3235
Title: Система підтримки прийняття рішень при діагностиці терапевтичних захворювань, заснована на комбінованому вирішальному правилі
Authors: Бурцев, М. В.
Keywords: вирішальне правило
підвищення точності та вірогідності діагностування
біомедична система
підтримка прийняття рішень
симптомокомплекс
решающее правило
повышение точности и достоверности диагностики
биомедицинская система
поддержка принятия решений
decision rule
improving the accuracy and reliability of diagnosis
biomedical systems
decision support
clinical signs
Issue Date: 2014
Publisher: Нац. техн. ун-т "Харк. політехн. ін-т"
Citation: Бурцев, М. В. Система підтримки прийняття рішень при діагностиці терапевтичних захворювань, заснована на комбінованому вирішальному правилі : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.11.17 "Біологічні та медичні прилади і системи" / М. В. Бурцев ; МОН України, Нац. техн. ун-т "Харк. політехн. ін-т". – Х., 2014. – 210 с. – Бібліогр.: с. 130–141.
Abstract: Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидат технічних наук за спеціальністю 05.11.17 – біологічні та медичні прилади та системи – Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2014. Робота присвячена вирішенню актуальної науково-технічної задачі – синтезу діагностичного вирішального правила, яке б забезпечило підвищення точності та вірогідності діагностування терапевтичних захворювань, а також створенню на його основі біомедичної системи підтримки прийняття рішень. Розроблене вирішальне правило покликане об’єднати об’єктивний (статистичний) та суб’єктивний (опис структури симптомокомплексів) підходи до формулювання діагностичного висновку. В роботі формалізовано задачу та розроблено методи синтезу вирішального правила, побудови ієрархічної структури діагнозів, побудови діагностично значущих інтервалів чисельних ознак на підставі апроксимації теоретичного закону розподілу поліномами 2-го порядку, вибору функцій приналежності для опису структури симптомокомплексів, запропоновано підхід до побудови, збереження, а також модифікації знань системи підтримки прийняття рішень. Розроблено структуру, інформаційне, алгоритмічне та програмне забезпечення системи підтримки прийняття рішень, виконано її тестову перевірку на реальних медичних даних. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.11.17 – биологические и медицинские приборы и системы – Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Харьков, 2014. Работа посвящена решению актуальной научно-технической задачи – синтезу диагностического решающего правила, которое бы обеспечило повышение точности и достоверности диагностики терапевтических заболеваний, а также созданию на его основе биомедицинской системы поддержки принятия решений (СППР). Анализ существующих отечественных медицинских программных продуктов, позволил выявить недостаток систем, которые содержат в себе возможности поддержки принятия решений, в отличие от зарубежных аналогов, что позволило сформулировать цель и задачи исследования. На основании анализа методов, используемых для построения решающих правил в системах поддержки принятия решений, предложены составляющие комбинированного решающего правила, выражающие два подхода к формулированию диагностического вывода: объективная (вероятностный метод Вальда, позволяющий осуществлять постановку уточняемого диагноза) и субъективная (основана на представлении симптомокомплексов заболеваний с помощью аппарата нечеткой логики). Предложены метод построения диагностически значимых неравномерных интервалов численных признаков на основании аппроксимации теоретического закона распределения полиномами 2-го порядка, метод построения функций принадлежности для описания симптомокомплексов заболеваний на основании обучающей выборки в случае отсутствия квалифицированного эксперта в заданной предметной области медицины на момент обучения системы, метод построения иерархической структуры диагнозов (фреймов знаний СППР) путем структурной композиции и структурной декомпозиции. Подробно рассмотрена программная реализация построения знаний СППР путем структурной декомпозиции с применением генетического алгоритма. Рассмотрены подходы к корректировке существующих фреймов знаний в случае поступления информации о новых диагностических состояниях. На основании сравнительного анализа возможностей современных технологий разработки программного обеспечения определены средства проектирования ПО (UML), основную платформу разработки (Java), систему управления базой данных (MySQL). Сформулированы требования к функциональным возможностям системы, выполнено проектирование СППР на основе разработанного комбинированного решающего правила, определены основные структурные элементы и отношения между ними, выполнено проектирование базы данных для хранения данных и знаний системы. Выполнена комплексная проверка разработанной системы на реальных медицинских данных, которая подтвердила эффективность работы системы.Dissertation for the philosophy doctor degree in the technical sciences area for specialty 05.11.17 – Biological and Medical Devices and Systems – Kharkov National University of Radio Electronics Kharkov, 2014. This work is dedicated to solving important scientific and technical tasks - synthesis of diagnostic decision which purpose is to improve the accuracy and reliability of diagnosing therapeutic diseases, and development on its basis biomedical decision support system. The developed decision rule is intended to combine objective (statistical) and subjective (symptom complex structure description) approaches for the diagnostic conclusion formulation. This paper formalizes the problem and describes the methods of decision rule synthesis, the construction of the diagnoses hierarchical structure, the construct of diagnostic meaningful intervals of numerical signs based on the theoretical distribution approximations with polynomials of the 2nd order, choice of membership functions for symptom complexes description, an approach to building, maintaining, and modification of decision support system knowledge. Developed structure, information and algorithmic software of decision support system was tested on real medical data.
URI: http://openarchive.nure.ua/handle/document/3235
Appears in Collections:Автореферати

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
BurcerMV.pdf467.1 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.