Нечеткое моделирование медицинских экспертных систем

Татьяна Михайловна Леденёва; Семён Леонидович Подвальный; Руслан Константинович Стрюков; Сергей Викторович Дегтярев

Нечеткое моделирование медицинских экспертных систем

Татьяна Михайловна Леденёва¹, Семён Леонидович Подвальный², Руслан Константинович Стрюков³, Сергей Викторович Дегтярев⁴

научная статья Страницы: 16-24

¹ д.т.н., профессор, зав. кафедрой вычислительной математики и прикладных информационных технологий, Воронежский государственный университет
² д.т.н., профессор, зав. кафедрой автоматизированных и вычислительных систем, Воронежский государственный технический университет
³ аспирант, кафедра вычислительной математики и прикладных информационных технологий, Воронежский государственный университет
⁴ д.т.н., профессор, кафедра программной инженерии, Юго-Западный государственный университет

Ключевые слова: энтропия дерево нечеткая система анемия

Аннотация

Предложен двухэтапный алгоритм диагностики, при этом на первом этапе формируется диагностической дерево, которое затем используется для построения базы знаний нечеткой системы. Алгоритм апробирован для диагностики анемии по показателям крови.

Для цитирования

Леденёва Т.М., Подвальный С.Л., Стрюков Р.К., Дегтярев С.В. Нечеткое моделирование медицинских экспертных систем // Биомедицинская радиоэлектроника. 2016. № 9. С. 16–24.

Список источников

Экспертные системы [электронный ресурс]. URL:http://www.arm-robotics.ru/hp/soft_3.asp
Богомолов А.В., Гридин Л.А., Кукушкин Ю.А., Ушаков И.Б. Диагностика состояния человека: Математические подходы. М.: Медицина. 2003. 464 с.
Фокин В.А. Интегральная оценка состояния сложных биомедицинских систем // Вестник науки Сибири. Сер. Медицина. 2011. № 1(1). С. 656-667.
Дегтярев С.В., Филист С.А., Дюдин М.В. Многоагентный подход построения системы интеллектуальной поддержки принятия решений анализа и классификации флюорограмм // Биомедицинская радиоэлектроника. 2014. № 9. С. 17-20.
Кореневский Н.А. Метод синтеза гетерогенных нечетких решающих правил для анализа и управления состоянием биотехнических систем // Известия Юго-Западного университета. Сер. Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2013. № 2. С. 99-103.
Кореневский Н.А., Разумова К.В. Синтез нечетких классификационных правил в многомерном пространстве признаков для медицинских приложений // Известия Юго-Западного университета. Сер. Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2012. № 2. С. 223-227.
Дюк В., Эммануэль В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. СПб.: Питер. 2003. 528 с.
Макаров Д.А., Молодченков А.И. Создание систем приобретения знаний для построения медицинских экспертных систем на основе ядра программно-инструментальных средств «MEDEXP» // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. Т. 7. № 12. С. 86-89.
Киселева Т.В., Торопчина Е.В. Анализ функционирования экспертных систем диагностики заболеваний // Системы управления и информационные технологии. 2012. Т. 49. № 3. С. 86-91.
Филист С.А., Томакова Р.А., Ефремов М.А., Шаталова О.В. Гибридные технологии выделения медленных волн из квазипериодических сигналов // Известия Юго-Западного государственного университета. 2011. № 1(34). С. 66-73.
Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: ИЛ. 1963. 823 с.
Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2009. 798 с.
Леденева Т.М. Обработка нечеткой информации. Воронеж: Изд-во Воронеж. гос. ун-та. 2006. 232 с.
Подвальный С.Л. Концепция многоальтернативности математического обеспечения в интеллектуальных системах управления // Системы управления и информационные технологии. 2013. Т. 54. № 4. С. 50-56.
Подвальный С.Л., Васильев Е.М. Многоальтернативное управление открытыми системами: концепция, состояние и перспективы // Управление большими системами. 2014. № 48. С. 6-58.
Podvalny S.L., Ledeneva T.M. Intelligent Modelling Systems: Design Principles // Automation and Remote Control. 2013. V. 74. № 7. P. 1201-1210.
Леденева Т.М., Моисеев С.А. Формализация свойств интерпретируемых лингвистических шкал и термов нечетких моделей // Прикладная информатика. 2012. № 4. С. 126-132.
Леденева Т.М., Моисеев С.А. О проблеме обеспечения некоторых требований к базе знаний в нечетких системах // Вестник Воронежского государственного университета. Сер. Системный анализ и информационные технологии. 2012. № 1. С. 149-156.
Леденева Т.М. О, Грибовский А.В. Нечетких импликациях, полученных обобщением булевой функции // Вестник Воронежского государственного университета. Сер. Математика, Физика. 2003. № 2. С. 189-196.

[1] Экспертные системы [электронный ресурс]. URL:http://www.arm-robotics.ru/hp/soft_3.asp

[2] Богомолов А.В., Гридин Л.А., Кукушкин Ю.А., Ушаков И.Б. Диагностика состояния человека: Математические подходы. М.: Медицина. 2003. 464 с.

[3] Фокин В.А. Интегральная оценка состояния сложных биомедицинских систем // Вестник науки Сибири. Сер. Медицина. 2011. № 1(1). С. 656-667.

[4] Дегтярев С.В., Филист С.А., Дюдин М.В. Многоагентный подход построения системы интеллектуальной поддержки принятия решений анализа и классификации флюорограмм // Биомедицинская радиоэлектроника. 2014. № 9. С. 17-20.

[5] Кореневский Н.А. Метод синтеза гетерогенных нечетких решающих правил для анализа и управления состоянием биотехнических систем // Известия Юго-Западного университета. Сер. Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2013. № 2. С. 99-103.

[6] Кореневский Н.А., Разумова К.В. Синтез нечетких классификационных правил в многомерном пространстве признаков для медицинских приложений // Известия Юго-Западного университета. Сер. Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2012. № 2. С. 223-227.

[7] Дюк В., Эммануэль В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. СПб.: Питер. 2003. 528 с.

[8] Макаров Д.А., Молодченков А.И. Создание систем приобретения знаний для построения медицинских экспертных систем на основе ядра программно-инструментальных средств «MEDEXP» // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. Т. 7. № 12. С. 86-89.

[9] Киселева Т.В., Торопчина Е.В. Анализ функционирования экспертных систем диагностики заболеваний // Системы управления и информационные технологии. 2012. Т. 49. № 3. С. 86-91.

[10] Филист С.А., Томакова Р.А., Ефремов М.А., Шаталова О.В. Гибридные технологии выделения медленных волн из квазипериодических сигналов // Известия Юго-Западного государственного университета. 2011. № 1(34). С. 66-73.

[11] Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: ИЛ. 1963. 823 с.

[12] Пегат А. Нечеткое моделирование и управление. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2009. 798 с.

[13] Леденева Т.М. Обработка нечеткой информации. Воронеж: Изд-во Воронеж. гос. ун-та. 2006. 232 с.

[14] Подвальный С.Л. Концепция многоальтернативности математического обеспечения в интеллектуальных системах управления // Системы управления и информационные технологии. 2013. Т. 54. № 4. С. 50-56.

[15] Подвальный С.Л., Васильев Е.М. Многоальтернативное управление открытыми системами: концепция, состояние и перспективы // Управление большими системами. 2014. № 48. С. 6-58.

[16] Podvalny S.L., Ledeneva T.M. Intelligent Modelling Systems: Design Principles // Automation and Remote Control. 2013. V. 74. № 7. P. 1201-1210.

[17] Леденева Т.М., Моисеев С.А. Формализация свойств интерпретируемых лингвистических шкал и термов нечетких моделей // Прикладная информатика. 2012. № 4. С. 126-132.

[18] Леденева Т.М., Моисеев С.А. О проблеме обеспечения некоторых требований к базе знаний в нечетких системах // Вестник Воронежского государственного университета. Сер. Системный анализ и информационные технологии. 2012. № 1. С. 149-156.

[19] Леденева Т.М. О, Грибовский А.В. Нечетких импликациях, полученных обобщением булевой функции // Вестник Воронежского государственного университета. Сер. Математика, Физика. 2003. № 2. С. 189-196.

Аннотация

Для цитирования

Похожие статьи