Монография. — Барнаул: АлтГТУ, 2006. — 170 с. — ISBN:
5-7568-0524-9.
В книге поставлены и решены задачи: совмещения медицинского и
математического подходов к диагностике; диагностики с учетом
многократно определенных диагностических признаков (в частности,
диагностики с учетом динамики заболеваний); оптимальной
последовательности обследования, иными
словами, нахождения диагностического признака, наиболее необходимого для дальнейшего уточнения диагноза, и др.
В ходе исследований предложены и изучены: диагностика методом наибольшего правдоподобия, алгоритм, повышающий скорость и надежность определения вероятности болезни методом наибольшего правдоподобия; критерий эффективности диагностики, проведенной расчетными методами; использование многомерных распределений при диагностике; имитационные модели болезней для решения методических проблем диагностики и тестирования разрабатываемых методов. Предисловие
Введение
Термины и обозначения.
Диагностика с использованием искусственного интеллекта и медицинская диагностика желтух
Теоретические разработки
База данных, вероятности и плотности вероятностей диагностических признаков
Учет динамики заболеваний при диагностике
Результаты диагностики с применением различных методических приемов
Сравнение результатов дифференциальных диагностик методами Байеса, дискриминантного анализа, классификационных деревьев и нейронных сетей
Заключение
Литература
Приложения
Сходимость итерационного алгоритма и его связь с методом максимального правдоподобия
Примеры построения гистограмм по различным методикам.
словами, нахождения диагностического признака, наиболее необходимого для дальнейшего уточнения диагноза, и др.
В ходе исследований предложены и изучены: диагностика методом наибольшего правдоподобия, алгоритм, повышающий скорость и надежность определения вероятности болезни методом наибольшего правдоподобия; критерий эффективности диагностики, проведенной расчетными методами; использование многомерных распределений при диагностике; имитационные модели болезней для решения методических проблем диагностики и тестирования разрабатываемых методов. Предисловие
Введение
Термины и обозначения.
Диагностика с использованием искусственного интеллекта и медицинская диагностика желтух
Теоретические разработки
База данных, вероятности и плотности вероятностей диагностических признаков
Учет динамики заболеваний при диагностике
Результаты диагностики с применением различных методических приемов
Сравнение результатов дифференциальных диагностик методами Байеса, дискриминантного анализа, классификационных деревьев и нейронных сетей
Заключение
Литература
Приложения
Сходимость итерационного алгоритма и его связь с методом максимального правдоподобия
Примеры построения гистограмм по различным методикам.