Адаптивна обробка даних медико-біологічних досліджень методами обчислювального інтелекту

Автор(и)

  • Ирина Геннадьевна Перова Харківський національний університет радіоелектроніки, м. Харків, пр. Леніна, 14, Україна, Україна https://orcid.org/0000-0003-2089-5609

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.21202

Ключові слова:

обчислювальний інтелект, нейронна мережа, кластер, центроїд, ступінь належності

Анотація

Розглянуто новий підхід до обробки даних медико-біологічних досліджень з використанням методів обчислювального інтелекту. Особливістю цього підходу є нечутливість методу до співвідношення кількості об'єктів до кількості показників, що ці об'єкти характеризують і нечутливість до закону розподілу даних. Запропонований підхід дозволяє проводити обробку даних при заздалегідь відомій і невідомій кількості об'єктів.

Біографія автора

Ирина Геннадьевна Перова, Харківський національний університет радіоелектроніки, м. Харків, пр. Леніна, 14, Україна

Кандидат технічних наук, старший викладач

Кафедра біомедичної інженерії (БМІ)

Посилання

  1. Лбов, Г. С. Метод адаптивного поиска логической решающей функции [Текст] / В. М. Неделько, С. В. Неделько // Сиб. журн. индустр. матем. – 12:3 2009. – С. 66–74
  2. Айвазян, С. А. Прикладная статистика и основы эконометрики. Теория вероятностей и прикладная статистика / В. С. Мхитарян — М.: Юнити, 2001.
  3. Дорофеюк, А. А. Процедуры классификационного анализа в задаче формирования информативных признаков при исследовании ритмической структуры биосигнала [Текст] / А. А. Десова, В. В. Гучук, Ю. А. Дорофеюк, И. В. Покровская // Автоматика и телемеханика. - 2008. - № 6. – С. 143-152.
  4. Zagoruiko, N. Principe of Natural Classification [Text] / N. Zagoruiko, I. Borisova // Int. Journal «Pattern Recognition and Image Analysis». - 2005. - Vol 15, № 1. - P. 27-29.
  5. Nelles, O. Nonlinear System Identification: from classical approaches to neural networks and fuzzy models. [Text] / O. Nelles // Springer - Verlag Berlin Heidelberg New York, 2001. – 785 p.
  6. Seraya, O. V. Linear regression analysis of a small sample of fuzzy input data [Text] / O. V. Seraya, D. A. Demin // Journal of Automation and Information Sciences. – 2012. – Vol. 44 (7). – P. 34 - 48.
  7. Дёмин, Д. А. Нечеткая кластеризация в задаче построение моделей «состав – свойство» по данным пассивного эксперимента в условиях неопределённости / Д. А. Дёмин // Проблемы машиностроения. – 2013. – №6. – С. 15 – 23.
  8. Данилова, Н. В. Применение метода нечетких с-средних для построения функций принадлежности параметров технологического процесса [Текст] / Н. В. Данилова // Сб. научн. тр. семинара «Инновационные технологии, моделирование и автоматизация в металлургии». – Санкт-Петербург, 2010. – С. 11-12.
  9. Тесленко, Н. А. Нечеткая кластеризация массивов биомедицинских данных в условиях избыточности информации [Текст] / Н. А. Тесленко, И. Г. Чурюмова // Бионика интеллекта. – 2006. – №1 (64). – С. 92-95.
  10. Bishop, Christopher. Pattern recognition and machine learning. Berlin: Springer. 2006. - ISBN 0-387-31073-8.
  11. Чурюмова, И. Г. Система медицинской диагностики на основе нечеткой логики [Текст] / И. Г. Чурюмова // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2006. – 5/2 (23). – С. 89-91.
  12. Чурюмова, И. Г. Система донозологической диагностики сердечно-сосудистых заболеваний [Текст] / И. Г. Чурюмова // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2007. – № 5/4 (29). – С. 31-33.
  13. Чурюмова, И. Г. Применение методов нечеткой кластеризации для анализа медицинских данных в режиме реального времени [Текст] / И. Г. Чурюмова, Н. П. Мустецов // Электроника и связь. Тематический выпуск «Проблемы электроники». –2007. – Ч. 2. – С. 118-121.
  14. Патент України на винахід № 91767 Спосіб оцінки біологічних станів, заснований на нечіткій кластеризації даних множини вимірювальних показників [Текст]: МПК (2009) G06F 19/00 G06F 17/00 G06F 7/00 G01N 33/48/ Бодянський Є. В., Мустецов М. П., Чурюмова І. Г.; Харківський національний університет радіоелектроніки. – Заявл. від 22.12.2008; опубл. 25.08.2010. – Бюл. №16.
  15. Lbov, G. S., Nedel’ko,V. M., Nedel’ko, S. V. (2009). Adaptive Search Method for logical decision function. Sib. journal. industry. Math. 12:3., 66-74.
  16. Aivazyan, S. A., Mkhitaryan, V. S. (2001). Applied statistics and econometrics basis. Probability theory and applied statistics. Moscow: Unity.
  17. Dorofeyuk, A. A., Desova, A. A., Guchuk, V. V., Dorofeyuk, Yu. A., Pokrovskaya, I. V. (2008). Classification analysis procedures in the problem of formation of informative features in the study of the rhythmic structure of a biosignal. Automation and Remote Control, 6, 143-152.
  18. Zagoruiko, N., Borisova, I. (2005). Principe of Natural Classification. Int. Journal «Pattern Recognition and Image Analysis», Vol 15, № 1, 27-29.
  19. Nelles, O. (2001). Nonlinear System Identification: from classical approaches to neural networks and fuzzy models. Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York, 785.
  20. Seraya, O. V., Demin, D. A. (2012). Linear regression analysis of a small sample of fuzzy input data. Journal of Automation and Information Sciences. Vol. 44 (7), 34 - 48.
  21. Demin, D. A. (2013). Fuzzy clustering problem in the construction of models “structure - property” according to the passive experiment under conditions of uncertainty. Problems of Mechanical Engineering. № 6, 15 - 23.
  22. Danilova, N. (2010). Application of fuzzy c-means for constructing membership functions of process parameters. Proc. Nauchn. tr. Seminar “Innovative technologies, modeling and automation in metallurgy.” St. Petersburg, 11-12.
  23. Teslenko, N. A. Churyumova, I. G. (2006). Fuzzy clustering of biomedical data sets under redundancy. Bionics intelligence, № 1 (64), 92-95.
  24. Bishop, C. M. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford: Clarendon Press, 482 p.
  25. Churyumova, I. G. (2006). Medical diagnostic system based on fuzzy logic. East European Journal of advanced technology, 5/2 (23), 89-91.
  26. Churyumova, I. G. (2007). System prenosological diagnosis of cardiovascular diseases. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5/4 (29), 31-33.
  27. Churyumova, I. G., Mustetsov, N. P. (2007) Application of fuzzy clustering methods for the analysis of medical data in real time. Electronics and Communications. Special Issue “Problems of electronics.”, Part 2, 118-121.
  28. Bodyanskiy E. V., Mustetsov M. P. Churyumova I.G. (2009). Invention patent of Ukraine № 91767. Method of estimation of biological states based on fuzzy clustering data set of measured data.

##submission.downloads##

Опубліковано

2014-02-12

Як цитувати

Перова, И. Г. (2014). Адаптивна обробка даних медико-біологічних досліджень методами обчислювального інтелекту. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(4(67), 24–28. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.21202

Номер

Том 1 № 4(67) (2014): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2014 Ирина Геннадьевна Перова

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.