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.&a...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2008
Main Authors: Новоселова, Н.А., Мастыкин, А.С., Том, И.Э.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2008
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6849
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862612949576712192
author Новоселова, Н.А.
Мастыкин, А.С.
Том, И.Э.
author_facet Новоселова, Н.А.
Мастыкин, А.С.
Том, И.Э.
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.
collection DSpace DC
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.
first_indexed 2025-11-29T06:31:21Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-6849
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1561-5359
language Russian
last_indexed 2025-11-29T06:31:21Z
publishDate 2008
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
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
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 Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных
title_alt Еволюційний підхід до виділення інформативних ознак у завданнях аналізу медичних даних
Evolutionary approach to informative feature extraction in medical data analysis
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_short Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных
title_sort эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных
topic Прикладные интеллектуальные системы
topic_facet Прикладные интеллектуальные системы
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6849
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