Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "medical support" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Medical diagnosis support by the application of associational cognitive maps
    Autorzy:
    Froelich, W.
    Wakulicz-Deja, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/969801.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    medical diagnosis
    decision support
    cognitive maps
    Opis:
    The objective of the presented research is to construct a model of a patient's health that is based on the idea of cognitive map, a graphical knowledge-representation tool. The application of the proposed model for medical diagnosis is the practical goal of the research. Initially, we provide a brief review of the related works on medical decision support systems and cognitive maps. Afterwards, we sketch the general idea of the conceptual approach to the representation of medical knowledge and provide a new formulation of the medical diagnosis problem. Then, we define our model based on associational cognitive maps and show how it can be applied to diagnosis support. Due to the relative ease of understanding of cognitive map, the model can be easily interpreted and used, thereby making medical knowledge widely available through computer consultation systems. The application example presented is based on a relatively simple, real medical case.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2010, 39, 2; 439-456
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Neural methods of knowledge extraction
    Autorzy:
    Duch, W.
    Adamczak, R.
    Grąbczewski, K.
    Jankowski, N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/206250.pdf
    Data publikacji:
    2000
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    diagnostyka medyczna
    optymalizacja
    reguła logiczna
    reguła rozmyta
    wspomaganie decyzji
    data mining
    decision support
    fuzzy rules
    logical rules
    medical diagnosis
    optimization
    Opis:
    Contrary to the common opinion, neural networks may be used for knowledge extraction. Recently, a new methodology of logical rule extraction, optimization and application of rule-based systems has been described. C-MLP2LN algorithm, based on constrained multilayer perceptron network, is described here in details and the dynamics of a transition from neural to logical system illustrated. The algorithm handles real-valued features, determining appropriate linguistic variables or membership functions as a part of the rule extraction process. Initial rules are optimized by exploring the accuracy/simplicity tradeoff at the rule extraction stage and the one between reliability of rules and rejection rate at the optimization stage. Gaussian uncertainties of measurements are assumed during application of crisp logical rules, leading to "soft trapezoidal" membership functions and allowing to optimize the linguistic variables using gradient procedures. Comments are made on application of neural networks to knowledge discovery in the benchmark and real life problems.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2000, 29, 4; 997-1017
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza wielorozdzielcza i sieć SVM w zastosowaniu do klasyfikacji potencjałów czynnościowych
    Multiresolution analysis and Support Vector Machine for motor unit classification
    Autorzy:
    Dobrowolski, A. P.
    Wierzbowski, M.
    Tomczykiewicz, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/209509.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    elektromiografia ilościowa (QEMG)
    potencjał czynnościowy jednostki ruchowej (PJR)
    analiza wielorozdzielcza
    aproksymacja falkowa
    skalogram
    sieć SVM
    diagnostyka medyczna
    quantitative electromyography (QEMG)
    motor unit action potential (MUAP)
    multiresolution analysis
    wavelet approximation
    scalogram
    support vector machine (SVM)
    medical diagnosis
    Opis:
    W artykule przedstawiono nową metodę diagnozowania chorób nerwowo-mięśniowych opartą na analizie skalogramów wyznaczonych za pomocą falek Symlet 4. Z otrzymanych skalogramów wyekstrahowano 5 cech, które po analizie w sieciach SVM sprowadzono do pojedynczego parametru klasyfikującego analizowane przypadki do grupy miogennej, neurogennej i prawidłowej. Implementacja programowa metody stworzyła narzędzie diagnostyczne wspomagające badanie EMG o bardzo wysokim prawdopodobieństwie prawidłowej oceny stanu mięśnia (błąd całkowity wyniósł 0,66% - dwie błędne klasyfikacje na 300 badanych pacjentów).
    The paper presents a new approach to the computer aided diagnostic systems for the needs of quantitative electromyography. The approach is based on the analysis of wavelet scalograms of the motor unit action potentials calculated on the basis of 4th order Symlet wavelet. The scalograms provide the vector consisting of five features describing the state of a muscle. The vectors serve to carry out a classification of pathology by using Support Vector Machine method. The QEMG examination consists of the insertion of a needle electrode into a muscle and a registration of muscle potentials during low effort. Registered potentials are called motor unit action potentials (MUAPs). A diagnosis is usually preceded by a statistical analysis of a MUAP shape. An inconvenience of this procedure in a clinical practice is caused by high time- consumption arising, among others, from the necessity of determination of many parameters, usually between 4 and 7. Additionally, an ambiguity in determination of basic temporal parameters can cause doubts during comparison of parameters found by the physician with standard ones determined in other research centre, which mostly uses equipment of older generation. Measurement results on diagnostic method deprived of above - mentioned disadvantages are described in the paper. The aim of our work was a development of new methods for transformation of action potential signals observed in EMG records for healthy muscles and changed ones. The multiresolution decomposition method was devoted to determination of a vector of characteristic features of signals corresponding to analyzed categories. Then, this vector was used for effective recognition of these categories using linear Support Vector Machine technique. The final effect of research is development of a definition for numerical classificator directly enabling a unique diagnosis to be made. An essential advantage of the suggested classificator is a precise and algorithmically realized definition which enables an objective comparison of examination results obtained by physicians with different experience and working in different research centres. The presented diagnostic method ensures significantly better distinction between pathological and healthy cases as compared to methods using traditional parameters defined in time and frequency domains. Sensitivity of the wavelet method, for 100% specificity, amounts to 100% for myogenic and to 97% for neurogenic pathological states.
    Źródło:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2009, 58, 3; 275-302
    1234-5865
    Pojawia się w:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza wybranych własności modeli pajęczynowych wzorców medycznych w procesie wspomagania diagnozowania medycznego
    The analysis of selected properties of medical patterns cobweb models in the medical diagnosis support process
    Autorzy:
    Długosz, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/305839.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    matematyczny model obiektu
    modelowanie pajęczynowe
    optymalizacja wielokryterialna
    wzorzec medyczny
    model pajęczynowy stanu zdrowia pacjenta
    dokładność modelu
    diagnoza medyczna
    n-dimensional cobweb model of the patient health
    disease pattern
    clinical decision support
    medical diagnosis
    mathematical model of the object
    multicriteria optimization
    Opis:
    W pracy przedstawiono możliwość zastosowania mechanizmów wnioskowania diagnostycznego wykorzystujących modele pajęczynowe zdefiniowane w wielokryterialnej przestrzeni danych medycznych pacjenta. Istotą rozpatrywanego problemu jest wyznaczenie wstępnej diagnozy medycznej w oparciu o stwierdzone symptomy chorobowe, czynniki ryzyka bądź otrzymane w wyniku dodatkowych badań parametry medyczne.
    This article demonstrates opportunities of using so-called cobweb modelling method in the process of early medical diagnosis. The paper shows how to create n-dimension cobweb model of patient health or disease pattern. This model is based on symptoms of disease, risk factors and medical data. The article contains a description of a method to analyze the probability of the occurrence of some diseases. As a result, cobweb modelling can be used for creating a medical decision support system.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych; 2012, 10; 11-18
    1508-4183
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies