Байесовские процедуры распознавания воспалительных процессов при глиомах головного мозга

Применение байесовских процедур распознавания показателей скорости оседания эритроцитов при глиомах головного мозга позволяет распознавать воспалительные процессы в организме человека. Анализ результатов методов распознавания на основе моделей сеть-дерево, цепей Маркова и ближайших соседей показал,...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Кибернетика и системный анализ
Дата:2017
Автори: Гридина, Н.Я., Гупал, А.М., Тарасов, А.Л.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2017
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144728
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Байесовские процедуры распознавания воспалительных процессов при глиомах головного мозга / Н.Я. Гридина, А.М. Гупал, А.Л. Тарасов // Кибернетика и системный анализ. — 2017. — Т. 53, № 3. — С. 41–48. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Применение байесовских процедур распознавания показателей скорости оседания эритроцитов при глиомах головного мозга позволяет распознавать воспалительные процессы в организме человека. Анализ результатов методов распознавания на основе моделей сеть-дерево, цепей Маркова и ближайших соседей показал, что байесовская процедура наиболее эффективна. Використання баєсівських процедур розпізнавання показників швидкості осідання еритроцитів при гліомах головного мозку дозволяє розпізнавати запальні процеси в організмі людини. Аналіз результатів методів розпізнавання на основі моделей мережа-дерево, ланцюгів Маркова і найближчих сусідів показав, що баєсівська процедура є найбільш ефективною. Application of Bayesian procedures of recognition of erythrocyte sedimentation rate in brain gliomas has allowed detecting inflammatory processes in a human body. The analysis of results of the recognition methods based on tree network methods, Markov chains, and the closest neighbors has shown that Bayesian procedure was the most efficient.
ISSN:0023-1274