Байєсівський підхід при розпізнаванні вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії
У статті вирішено завдання диференційної діагностики гематологічних захворювань — вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії. Відомо, що на початковій стадії розвитку патологічних процесів клінічна картина та дані лабораторних досліджень при цих захворюваннях подібні. Аналіз лаборато...
Gespeichert in:
| Datum: | 2024 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/242 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-242 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-03-11T15:07:53Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
байєсівська процедура розпізнавання булеві показники дискретні показники гематологічні захворювання вторинний еритроцитоз справжня поліцитемія |
| spellingShingle |
байєсівська процедура розпізнавання булеві показники дискретні показники гематологічні захворювання вторинний еритроцитоз справжня поліцитемія Gupal, Anatolii Tarasov, Andrii Байєсівський підхід при розпізнаванні вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії |
| topic_facet |
байесовская процедура распознавания булевые показатели дискретные показатели гематологические заболевания вторичный эритроцитоз настоящая полицитемия байєсівська процедура розпізнавання булеві показники дискретні показники гематологічні захворювання вторинний еритроцитоз справжня поліцитемія Bayesian recognition procedure Boolean indicators discrete indicators hematological diseases secondary erythrocytosis polycythemia vera |
| format |
Article |
| author |
Gupal, Anatolii Tarasov, Andrii |
| author_facet |
Gupal, Anatolii Tarasov, Andrii |
| author_sort |
Gupal, Anatolii |
| title |
Байєсівський підхід при розпізнаванні вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії |
| title_short |
Байєсівський підхід при розпізнаванні вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії |
| title_full |
Байєсівський підхід при розпізнаванні вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії |
| title_fullStr |
Байєсівський підхід при розпізнаванні вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії |
| title_full_unstemmed |
Байєсівський підхід при розпізнаванні вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії |
| title_sort |
байєсівський підхід при розпізнаванні вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії |
| title_alt |
Bayesian approach in recognition of secondary erythrocytosis and polycythemia vera Байесовский подход при распознавании вторичного эритроцитоза и подлинной полицитемии |
| description |
У статті вирішено завдання диференційної діагностики гематологічних захворювань — вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії. Відомо, що на початковій стадії розвитку патологічних процесів клінічна картина та дані лабораторних досліджень при цих захворюваннях подібні. Аналіз лабораторних даних проведено з використанням байєсівських процедур розпізнавання. З 41 показника окремо виділено булеві та дискретні параметри. Вперше проведено аналіз одночасно трьох груп людей: група з вторинним еритроцитозом; група зі справжньою поліцитемією; група здорових людей. При проведенні аналізу булевих параметрів ефективність розпізнавання вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії становить 100 %. Такий показник отримано завдяки тому, що в комбінації булевих параметрів увійшли всі булеві параметри. При проведенні аналізу дискретних параметрів ефективність розпізнавання під час диференційної діагностики становить 95,55 %. При дослідженні трьох груп людей з використанням булевих параметрів ефективність розпізнавання становить 97,77 %, а з використанням дискретних параметрів — 86,66 %. Таким чином, побудувавши самонавчальну систему за допомогою байєсівських процедур розпізнавання, можна виконати швидку діагностику без широкого спектра аналізів пацієнта (4–7 параметрів з 41, що були проаналізовані). Найбільший внесок у досягнення високих результатів робить показник мутації JAK2, але, як показано в роботі, оцінку лабораторних досліджень можна проводити за іншими, більш доступними за вартістю показниками, такими як показники еритроцитів, тромбоцитів тощо. Даний підхід можна застосовувати і при діагностуванні інших захворювань, що потребують великої кількості аналізів. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2024 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/242 |
| work_keys_str_mv |
AT gupalanatolii bajêsívsʹkijpídhídprirozpíznavannívtorinnogoeritrocitozutaspravžnʹoípolícitemíí AT tarasovandrii bajêsívsʹkijpídhídprirozpíznavannívtorinnogoeritrocitozutaspravžnʹoípolícitemíí AT gupalanatolii bayesianapproachinrecognitionofsecondaryerythrocytosisandpolycythemiavera AT tarasovandrii bayesianapproachinrecognitionofsecondaryerythrocytosisandpolycythemiavera AT gupalanatolii bajesovskijpodhodpriraspoznavaniivtoričnogoéritrocitozaipodlinnojpolicitemii AT tarasovandrii bajesovskijpodhodpriraspoznavaniivtoričnogoéritrocitozaipodlinnojpolicitemii |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:51Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:51Z |
| _version_ |
1847373365400043520 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-2422025-03-11T15:07:53Z Байєсівський підхід при розпізнаванні вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії Bayesian approach in recognition of secondary erythrocytosis and polycythemia vera Байесовский подход при распознавании вторичного эритроцитоза и подлинной полицитемии Gupal, Anatolii Tarasov, Andrii байесовская процедура распознавания булевые показатели дискретные показатели гематологические заболевания вторичный эритроцитоз настоящая полицитемия байєсівська процедура розпізнавання булеві показники дискретні показники гематологічні захворювання вторинний еритроцитоз справжня поліцитемія Bayesian recognition procedure Boolean indicators discrete indicators hematological diseases secondary erythrocytosis polycythemia vera У статті вирішено завдання диференційної діагностики гематологічних захворювань — вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії. Відомо, що на початковій стадії розвитку патологічних процесів клінічна картина та дані лабораторних досліджень при цих захворюваннях подібні. Аналіз лабораторних даних проведено з використанням байєсівських процедур розпізнавання. З 41 показника окремо виділено булеві та дискретні параметри. Вперше проведено аналіз одночасно трьох груп людей: група з вторинним еритроцитозом; група зі справжньою поліцитемією; група здорових людей. При проведенні аналізу булевих параметрів ефективність розпізнавання вторинного еритроцитозу та справжньої поліцитемії становить 100 %. Такий показник отримано завдяки тому, що в комбінації булевих параметрів увійшли всі булеві параметри. При проведенні аналізу дискретних параметрів ефективність розпізнавання під час диференційної діагностики становить 95,55 %. При дослідженні трьох груп людей з використанням булевих параметрів ефективність розпізнавання становить 97,77 %, а з використанням дискретних параметрів — 86,66 %. Таким чином, побудувавши самонавчальну систему за допомогою байєсівських процедур розпізнавання, можна виконати швидку діагностику без широкого спектра аналізів пацієнта (4–7 параметрів з 41, що були проаналізовані). Найбільший внесок у досягнення високих результатів робить показник мутації JAK2, але, як показано в роботі, оцінку лабораторних досліджень можна проводити за іншими, більш доступними за вартістю показниками, такими як показники еритроцитів, тромбоцитів тощо. Даний підхід можна застосовувати і при діагностуванні інших захворювань, що потребують великої кількості аналізів. The task of differential diagnostics of hematological diseases such as secondary erythrocytosis and True polycythemia has been solved. It is known that at the initial stage of the development of pathological processes, the clinical picture and data of laboratory studies in these diseases are similar. Analysis of laboratory data was carried out using Bayesian recognition procedures. Boolean and discrete parameters are separately selected among 41 indicators. For the first time, an analysis of three conditions was carried out at once-secondary erythrocytosis, True polycythemia and a group of healthy people. When analyzing Boolean parameters, the efficiency of recognizing secondary erythrocytosis and True polycythemia was 100 %. It was possible to do this due to the fact that in this work, all Boolean parameters took part in the formation of combinations of Boolean parameters. When discrete parameters were analyzed, the recognition efficiency of differential diagnosis was 95,55 %. When recognizing True polycythemia, secondary erythrocytosis, and a group of healthy people at the expense of Boolean parameters, the efficiency of recognition was 97,77 %, and at the expense of discrete parameters 86,66 %. Thus, on the basis of a self-learning system due to Bayesian recognition procedures, it is possible to make a quick diagnosis without using a wide range of patient analyzes (4–7 parameters out of 41 that were analyzed). The greatest contribution to obtaining high results is provided by the JAK2 mutation indicator, but as shown in this work, the evaluation of laboratory studies can be carried out by other, more affordable indicators, such as indicators of erythrocytes, platelets, etc. This approach can be used to diagnose other diseases that require a large number of tests. В статье решена задача дифференциальной диагностики гематологических заболеваний – вторичного эритроцитоза и настоящей полицитемии. Известно, что на начальной стадии развития патологических процессов клиническая картина и данные лабораторных исследований при этих заболеваниях схожи. Анализ лабораторных данных проведен с использованием байесовских процедур распознавания. Из 41 показателя выделены булевые и дискретные параметры. Впервые проведен анализ одновременно трех групп людей: группа со вторичным эритроцитозом; группа с настоящей полицитемией; группа здоровых людей. При проведении анализа булевых параметров эффективность распознавания вторичного эритроцитоза и подлинной полицитемии составляет 100%. Такой показатель был получен благодаря тому, что в комбинации булевых параметров вошли все булевые параметры. При проведении анализа дискретных параметров эффективность распознавания при дифференциальной диагностике составляет 95,55%. При исследовании трех групп людей с использованием булевых параметров эффективность распознавания составляет 97,77%, а с использованием дискретных параметров – 86,66%. Таким образом, построив самообучающуюся систему с помощью байесовских процедур распознавания, можно выполнить быструю диагностику без широкого спектра анализов пациента (4-7 параметров из 41, которые были проанализированы). Наибольший вклад в достижение высоких результатов вносит показатель мутации JAK2, но, как показано в работе, оценку лабораторных исследований можно проводить по другим более доступным по стоимости показателям, таким как показатели эритроцитов, тромбоцитов и т.д. Данный подход можно применять и при диагностировании других заболеваний, требующих большого количества анализов. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2024-07-04 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/242 10.34229/1028-0979-2024-3-8 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 69 № 3 (2024): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 104-109 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 69 № 3 (2024): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 104-109 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 69 No. 3 (2024): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 104-109 2786-6505 2786-6491 10.34229/10.34229/1028-0979-2024-3 uk https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/242/322 Copyright (c) 2024 Anatolii Gupal, Andrii Tarasov https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |