Autor: Straszecka, E. - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: The basic probability assignment as a measure of diagnostic rules significance
Autorzy:: Straszecka, E.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333449.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: diagnostic rules
fuzzy sets
Dempster-Shafer theory
diagnostyka
zbiory rozmyte
teoria Dempster-Shafera
Opis:: Diagnostic rules are usually IF-THEN rules, but they should satisfy specific requirements of a diagnosis. Thus, not always the classical methods of rules determination are applicable. In the present paper it is suggested to find out the set of rules by an elimination of superfluous rules from the maximal rule set or adding rules that improve inference to the minimal set of rules. It is shown that the basic probability assignment determined in the Dempster-Shafer theory of evidence can be used as a measure indicating symptoms that are the most significant for a diagnosis and should create rules. A set of IF-THEN rules with fuzzy premises and crisp conclusions can be built in this way. The proposed method is illustrated by determining rules allowing for diagnostic inference for a database of thyroid gland diseases.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2013, 22; 95-102
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Uncertainty and imprecision in medical diagnosis support
Autorzy:: Straszecka, E.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/333413.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: wsparcie diagnostyki medycznej
niepewność
niedokładność
teoria zbiorów rozmytych
systemy ekspertowe
medical diagnosis support
uncertainty
imprecision
Dempster-Shafer theory
fuzzy set theory
expert systems
Opis:: The paper concerns methods of representation of uncertainty and imprecision in successful medical support applications. Advantages of the methods are pointed out and some of their drawbacks are explained. A method of simultaneous representation of imprecision of symptoms and uncertainty of diagnostic rules is proposed. The method suggests an extension of the Dempster-Sahfer theory for fuzzy focal elements. An example of the method is given and their links as well differences from previous approaches are discussed. Conclusions about uncertainty and imprecision representation in medical diagnosis support are provided.
Źródło:: Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 19; 11-22
1642-6037
Pojawia się w:: Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Jednoczesna ocena informacji ilościowej i jakościowej podczas wspomagania diagnostyki medycznej
Simultaneous estimation of quantity and quality information in medical diagnosis support
Autorzy:: Straszecka, E.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/154309.pdf
Data publikacji:: 2007
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: wspomaganie diagnozy medycznej
zbiory rozmyte
teoria Dempstera-Shafera
medical diagnosis support
fuzzy sets
Dempster-Schafer theory of evidence
Opis:: Diagnoza medyczna bazuje na niepełnej i nieprecyzyjnej informacji, dlatego algorytmy wspomagania wnioskowania medycznego muszą spełniać specyficzne wymagania. Praca koncentruje się na jednoczesnej i równoważnej ocenie parametrów medycznych rozmaitej natury: mierzalnych (np. testy laboratoryjne), formułowanych ściśle (ciąża), określanych nieprecyzyjnie (przyrost wagi), a czasem definiowanych w umownej skali (ból). Proponuje się modelowanie wnioskowania medycznego z zastosowaniem teorii Dempstera-Shafera rozszerzonej poprzez zdefiniowanie rozmytych elementów ogniskowych. Pozwala to na reprezentację wiedzy w postaci reguł. W przesłankach tych reguł mogą występować zarówno zmienne ilościowe, jak i jakościowe. Każdej regule jest przypisana wartość bazowego prawdopodobiestwa zdefiniowanego zgodnie z teorią Dempstera-Shafera. Funkcje przynależności charakteryzujące zmienne w przesłankach reguł oraz rozkładu bazowego prawdopodobieństwa można wyznaczyć na podstawie danych uczących. Wniosek diagnostyczny jest wynikiem porównania wartości miar przekonania (Bel) dla kilku hipotez. Przedstawiony model wnioskowania został zweryfikowany się dla 3 niezależnych baz danych dotyczących chorób tarczycy.
Medical diagnosis is based on uncertain and imprecise information. Therefore, algorithms that support medical inference comply with specific requirements. This paper is focused on simultaneous and equal estimation of medical parameters of different nature: measurable (like laboratory tests), precisely formulated (pregnancy), described in an imprecise way (putting on weight), or defined on an assumed scale (pain). It is suggested to model a medical inference in the framework of the Dempster-Shafer theory extended for fuzzy focal elements. By means of the proposed algorithm, diagnostic rules can be formulated. Premises of the rules may include both quantity and quality variables. Each rule is assigned with a value of the basic probability assignment that is defined according to the Dempster-Shafer theory. Membership functions of rule predicates as well as the basic probability assignment are found from training data. The diagnostic conclusion is formulated after a comparison of belief values for several hypotheses. The model of inference is verified for 3 independent data bases of thyroid gland diseases.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 372-375
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Tworzenie reguł diagnostycznych na podstawie danych
Data-based creation of diagnostic rules
Autorzy:: Straszecka, E.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/156042.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: zbiory rozmyte
teoria Dempstera-Shafera
reguły diagnostyczne
fuzzy sets
Dempster-Shafer theory
diagnostic rules
Opis:: W pracy przedstawiono metodę tworzenia reguł diagnostycznych o rozmytych przesłankach reprezentujących objawy i nierozmytej konkluzji odpowiadającej diagnozie. Reguły tworzy się na podstawie danych uczących, lecz są one zrozumiałe dla ekspertów i mogą być przez nich weryfikowane. Zbiór reguł dla każdej z diagnoz jest ustalany odrębnie, z zastosowaniem oryginalnego algorytmu eliminacji reguł. Obliczenia dla dwóch benchmarkowych baz danych potwierdzają efektywność proponowanych metod.
A method of diagnostic rule creation is presented in the paper. The rules have fuzzy premises that represent symptoms and a crisp conclusion relevant to the diagnosis. Each rule has an assigned weight that is determined as a value of the basic probability assignment defined in the Dempster-Shafer theory. Having created the rules, there is performed the diagnostic reasoning for a consulted case whose outcomes are values of the Bel belief measure (of the Dempster-Shafer theory) for all diagnostic hypotheses. The hypothesis of the maximal belief is the ultimate conclusion. Membership functions of symptoms and the basic probability assignment are found from the training data. Although the rules are created by means of data, they are understandable for human experts who can interpret and verified them. An individual set of rules is provided for each diagnosis. It results from an original elimination algorithm that is proposed in the paper. The elimination process starts from the complete set of rules and the algorithm indicates rule(s) of the lowest diagnostic significance, which are next deleted. Numerical experiments for two benchmark databases show the properties of the proposed method.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 4, 4; 219-222
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Membership Functions for Fuzzy Focal Elements
Autorzy:: Porębski, S.
Straszecka, E.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/229232.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: diagnostic rule extraction
medical diagnosis support
fuzzy focal elements
membership functions
Dempster-Shafer theory
Opis:: The paper presents a study on data-driven diagnostic rules, which are easy to interpret by human experts. To this end, the Dempster-Shafer theory extended for fuzzy focal elements is used. Premises of the rules (fuzzy focal elements) are provided by membership functions which shapes are changing according to input symptoms. The main aim of the present study is to evaluate common membership function shapes and to introduce a rule elimination algorithm. Proposed methods are first illustrated with the popular Iris data set. Next experiments with five medical benchmark databases are performed. Results of the experiments show that various membership function shapes provide different inference efficiency but the extracted rule sets are close to each other. Thus indications for determining rules with possible heuristic interpretation can be formulated.
Źródło:: Archives of Control Sciences; 2016, 26, 3; 395-427
1230-2384
Pojawia się w:: Archives of Control Sciences
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Straszecka, E." wg kryterium: Autor

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język