Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных
В статье рассматривается подход к выделению информативных признаков применительно к задаче распознавания подтипов транзиторных ишемических атак. Согласно предложенному подходу задача выделения признаков рассматривается как задача многокритериальной оптимизации с двумя критериями. Оптимизация осущ...
Збережено в:
| Дата: | 2008 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2008
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6849 |
| 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: | Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных / Н.А. Новоселова, А.С.Мастыкин, И.Э. Том // Штучний інтелект. — 2008. — № 3. — С. 105-112. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-6849 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Новоселова, Н.А. Мастыкин, А.С. Том, И.Э. 2010-03-18T16:00:55Z 2010-03-18T16:00:55Z 2008 Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных / Н.А. Новоселова, А.С.Мастыкин, И.Э. Том // Штучний інтелект. — 2008. — № 3. — С. 105-112. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6849 004.8 В статье рассматривается подход к выделению информативных признаков применительно к задаче распознавания подтипов транзиторных ишемических атак. Согласно предложенному подходу задача выделения признаков рассматривается как задача многокритериальной оптимизации с двумя критериями. Оптимизация осуществляется с использованием специального генетического алгоритма, позволяющего в процессе эволюции получить множество недоминируемых решений оптимизационной задачи. Предло- женный подход позволяет подключить эксперта на этапе окончательного принятия решений, предоставляя ему возможность отбора подмножества признаков, наиболее соответствующего его знаниям и представлениям о решаемой задаче. У статті розглядається підхід до виділення інформативних ознак стосовно до завдання розпізнавання підтипів транзиторних ішемічних атак. Згідно із запропонованим підходом завдання виділення ознак розглядається як завдання багатокритеріальної оптимізації із двома критеріями. Оптимізація здійснюється з використанням спеціального генетичного алгоритму, що дозволяє в процесі еволюції одержати безліч недомінуючих рішень оптимізаційної задачі. Запропонований підхід дозволяє підключити експерта на етапі остаточного прийняття рішень, надаючи йому можливість відбору підмножини ознак, найбільш відповідного його знанням і уявленням про розв’язуване завдання. The paper proposes an approach to informative feature extraction as applied to recognition of transient ischemia attack subtypes. According to the approach the feature extraction is considered as multi-objective optimization task with two criteria. The optimization process is performed with special genetic algorithm, allowing to find the set of non-dominated solutions of optimization task during evolution. The proposed approach enables the attraction of medical expert to final decision making, taking into account his knowledge and clear idea of medical task. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Прикладные интеллектуальные системы Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных Еволюційний підхід до виділення інформативних ознак у завданнях аналізу медичних даних Evolutionary approach to informative feature extraction in medical data analysis Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных |
| spellingShingle |
Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных Новоселова, Н.А. Мастыкин, А.С. Том, И.Э. Прикладные интеллектуальные системы |
| title_short |
Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных |
| title_full |
Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных |
| title_fullStr |
Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных |
| title_full_unstemmed |
Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных |
| title_sort |
эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных |
| author |
Новоселова, Н.А. Мастыкин, А.С. Том, И.Э. |
| author_facet |
Новоселова, Н.А. Мастыкин, А.С. Том, И.Э. |
| topic |
Прикладные интеллектуальные системы |
| topic_facet |
Прикладные интеллектуальные системы |
| publishDate |
2008 |
| language |
Russian |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Еволюційний підхід до виділення інформативних ознак у завданнях аналізу медичних даних Evolutionary approach to informative feature extraction in medical data analysis |
| description |
В статье рассматривается подход к выделению информативных признаков применительно к задаче
распознавания подтипов транзиторных ишемических атак. Согласно предложенному подходу задача
выделения признаков рассматривается как задача многокритериальной оптимизации с двумя критериями.
Оптимизация осуществляется с использованием специального генетического алгоритма, позволяющего в
процессе эволюции получить множество недоминируемых решений оптимизационной задачи. Предло-
женный подход позволяет подключить эксперта на этапе окончательного принятия решений, предоставляя
ему возможность отбора подмножества признаков, наиболее соответствующего его знаниям и
представлениям о решаемой задаче.
У статті розглядається підхід до виділення інформативних ознак стосовно до завдання розпізнавання
підтипів транзиторних ішемічних атак. Згідно із запропонованим підходом завдання виділення ознак
розглядається як завдання багатокритеріальної оптимізації із двома критеріями. Оптимізація
здійснюється з використанням спеціального генетичного алгоритму, що дозволяє в процесі еволюції
одержати безліч недомінуючих рішень оптимізаційної задачі. Запропонований підхід дозволяє
підключити експерта на етапі остаточного прийняття рішень, надаючи йому можливість відбору
підмножини ознак, найбільш відповідного його знанням і уявленням про розв’язуване завдання.
The paper proposes an approach to informative feature extraction as applied to recognition of transient
ischemia attack subtypes. According to the approach the feature extraction is considered as multi-objective
optimization task with two criteria. The optimization process is performed with special genetic algorithm,
allowing to find the set of non-dominated solutions of optimization task during evolution. The proposed
approach enables the attraction of medical expert to final decision making, taking into account his knowledge
and clear idea of medical task.
|
| issn |
1561-5359 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6849 |
| citation_txt |
Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных / Н.А. Новоселова, А.С.Мастыкин, И.Э. Том // Штучний інтелект. — 2008. — № 3. — С. 105-112. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT novoselovana évolûcionnyipodhodkvydeleniûinformativnyhpriznakovvzadačahanalizamedicinskihdannyh AT mastykinas évolûcionnyipodhodkvydeleniûinformativnyhpriznakovvzadačahanalizamedicinskihdannyh AT tomié évolûcionnyipodhodkvydeleniûinformativnyhpriznakovvzadačahanalizamedicinskihdannyh AT novoselovana evolûcíiniipídhíddovidílennâínformativnihoznakuzavdannâhanalízumedičnihdanih AT mastykinas evolûcíiniipídhíddovidílennâínformativnihoznakuzavdannâhanalízumedičnihdanih AT tomié evolûcíiniipídhíddovidílennâínformativnihoznakuzavdannâhanalízumedičnihdanih AT novoselovana evolutionaryapproachtoinformativefeatureextractioninmedicaldataanalysis AT mastykinas evolutionaryapproachtoinformativefeatureextractioninmedicaldataanalysis AT tomié evolutionaryapproachtoinformativefeatureextractioninmedicaldataanalysis |
| first_indexed |
2025-11-29T06:31:21Z |
| last_indexed |
2025-11-29T06:31:21Z |
| _version_ |
1850854597200969728 |