РАСЧЕТ ВЕРОЯТНОСТНЫХ ОЦЕНОК РЕЦИДИВА ИНСУЛЬТА. Формирование словаря информативных признаков возможно с использованием следующих подходов: Игровой подход.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ КАК СРЕДСТВО ОБРАБОТКИ ДАННЫХ ПЕРОРАЛЬНОГО ГЛЮКОЗО- ТОЛЕРАНТНОГО ТЕСТА Авшалумов А.Ш.,
Advertisements

Проф., д.мед.н. Ледощук Б.А. 1 Технологические этапы научного исследования Факторы Материалы и методы Объект и предмет Протокол Оформление результатов.
ВЫБОР СИСТЕМЫ ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ НА ОСНОВЕ ЭВОЛЮЦИОННОГО ПОИСКА.
Можно выделить два подхода, на основе которых производится выбор посредника: 1.Аналитический, предполагающий осуществление выбора с использованием формул,
КАК ИЗБЕЖАТЬ ИНСУЛЬТА? Посмотрите, запомните. Расскажите родным и знакомым!
Цереброваскулярные заболевания (ЦВЗ) остаются важнейшей социально-экономической проблемой современности из-за высоких показателей распространённости,
Ляпин А. П., Рубин А. Н., Кондрашов И. И.. Кровоизлияние из мальформации является наиболее частым и угрожающим ее клиническим проявлением, составляя 55–75%
Статистические показатели Основная категория статистики – статистический показатель. Статистический показатель представляет собой результат обобщения информации.
Спасибо за просмотр.
Шины и Диски Bontyre-Stalker.ru
Использование компьютера при моделировании возможно по трем направлениям : МодельАлгоритмПрограмма прямые расчеты по программе. Вычислительное построение.
ИНФОРМАЦИОННАЯ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ КОМПЬЮТЕРНЫХ АЛГОРИТМОВ И ЕЁ КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕРЫ д.т.н., профессор М.В. Ульянов Кафедра «Управление разработкой программного.
О ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ КОМПЛЕКСНОЙ СРАВНИТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ДЛЯ АНАЛИЗА СИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ ШИРОКОВ Е.В. Омский государственный технический.
В этом окне ведется учет сеансов клиентов, поиск клиентов по дате и алфавиту. Возможно сохранение клиентской базы в виде файла при необходимости переустановки.
ТЕРАПЕВТИЧЕСКИЕ ЦЕЛИ ПРИ САХАРНОМ ДИАБЕТЕ 1 и 2 ТИПА.
О Б Щ И Е В О П Р О С Ы К Л И Н И Ч Е С К О Й Ф А Р М А К О Л О Г И И Занятие 1.
Методы извлечения ключевых фраз Рязанцев Дмитрий 428.
Этапы моделирования. Постановка задачи: Описание задачи; Цель моделирования; Анализ объекта Разработка информационной модели Разработка компьютерной модели.
Выполнила студентка: Хлопина Ольга Алексеевна Группа 41 «с» Руководитель: Васильева Ася Тоировна.
StatSoft Russia. Основные идеи нейросетевых методов анализа Простота и однородность отдельных элементов - «нейронов» Все основные свойства сети определяются.
Транксрипт:

РАСЧЕТ ВЕРОЯТНОСТНЫХ ОЦЕНОК РЕЦИДИВА ИНСУЛЬТА

Формирование словаря информативных признаков возможно с использованием следующих подходов: Игровой подход к построению словаря признаков. Метод, основанный на сравнении апостериорных вероятностей. Метод, основанный на сравнении вероятностных характеристик признаков. Метод, основанный на определении количества информации. Метод, базирующийся на определении информативности Кульбака.

Математическая база выбранного метода Расчет диагностического коэффициента Определение информации, которую несет признак ДК()[p(Хij|A1) - p(Хij|A2)] Расчет информативности признака в целом I(xi) = ДК()[ p(Хij|A1) - p(Хij|A2)] Формуле информационного критерия Кульбака I(xi) = [ p(Хij|A1) - p(Хij|A2)]

Алгоритм формирования словаря информативных признаков Формирование основной и контрольной группы пациентов Расчет вероятностей проявления признака в основной и контрольной группах p(Хij|A1) и p(Хij|A2) Расчет диагностическийх коэффициентов для признаков ДК() Вычисление информативности для заданного значения признака ДК()[p(Хij|A1) - p(Хij|A2)] Вычисление информативности признака I(xi) = ДК()[ p(Хij|A1) - p(Хij|A2)] Отбор признаков, имеющих наибольшее значение I(xi)

Используемые признаки X1 – нарушение сознания X2 –гемианопсия X3 – парез в руке X4 – парез в ноге X5 – расстройство чувствительности (гемигипостезия) X6 – симптом отрицания (анозогнозия) X7 – афазия X8 – нарушение ритма сердца X9 – сахарный диабет X10 – показатели глюкозы крови на момент инсульта X11 – ультразвуковая допплерография (УЗДГ) X12 – возраст X13 – пол X14 – АД X15 – холестерин X16 – ИБС X17 – Локализация очага по бассейнам X18 – частота подтипов X19 – Тяжесть инсульта по Ренкину X20 - Баллы по Бартелу

В качестиве диагностический значимых признаков были отобраны X3 – парез в руке X4 – парез в ноге X7 – афазия X8 – нарушение ритма сердца X10 – показатели глюкозы крови на момент инсульта X11 – ультразвуковая допплерография (УЗДГ) X12 – возраст X13 – пол X14 – АД X15 – холестерин X16 – ИБС X17 – Локализация очага по бассейнам X18 – частота подтипов

Алгоритм расчета вероятности повторного инсульта Формирование пространства признаков, полностью идентифицирующих состояние объекта моделирования Формирование словаря информативных признаков на основе критерия Кульбака Расчет вероятности повторного инсульта на основе модифицированной формулы Байеса Формирование рекомендаций по дальнейшему лечению и профилактике

Главное окно программы

Окно заполнения данных о пациенте

Окно просмотра данных пациентов

Окно просмотра результатов расчета вероятностных оценок рецидива инсульта

Сохранение результатов в текстовый файл

Окно просмотра результатов

Спасибо за внимание