Интернет-журнал «Отходы и ресурсы»
           

2020. — Т 7. — №3 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://resources.today/01inor320.html

This article metadata is also available in English

DOI: 10.15862/01INOR320 (https://doi.org/10.15862/01INOR320)

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 679.8 Кбайт)


Ссылка для цитирования этой статьи:

Резникова, К. М. Разработка программы для диагностирования заболеваний методом тестового распознавания / К. М. Резникова, Д. В. Савченко, А. А. Смышляева // Отходы и ресурсы. — 2020. — Т 7. — №3. — URL: https://resources.today/PDF/01INOR320.pdf. — DOI: 10.15862/01INOR320. (дата обращения: 29.03.2024).


Разработка программы для диагностирования заболеваний методом тестового распознавания

Резникова Ксения Михайловна
ФГОУ ВО «Дальневосточный федеральный университет», Владивосток, Россия
Магистрант
E-mail: a-da_97@mail.ru

Савченко Денис Валерьевич
ФГОУ ВО «Дальневосточный федеральный университет», Владивосток, Россия
Магистрант
E-mail: savchenko.dv@students.dvfu.ru

Смышляева Анна Андреевна
ФГОУ ВО «Дальневосточный федеральный университет», Владивосток, Россия
Магистрант
E-mail: anyac957@mail.ru

Аннотация. Теория распознавания образов является важным теоретическим и прикладным направлением в информатике. В зависимости от природы поставленной задачи для распознавания используют различные подходы. В данной статье авторами исследуется текущее состояние применения суперкомпьютеров в области медицинской диагностики и предлагается доступное прикладное решение для диагностирования заболеваний, основанное на применении тестового распознавания.

Тестовое распознавание основано на таком комбинаторно-логическом подходе, как тестовый алгоритм. Тестовые алгоритмы основываются на анализе множества тупиковых тестов таблицы и зависят от размерности заданной матрицы объектов и их признаков. Тупиковым тестом считается несжимаемый набор признаков, содержащий все сведения о разделении таблицы на классы.

В работе кратко представлена хронология развития тестовых алгоритмов для решения задач распознавания.

Авторами разработана интерпретация тестового алгоритма для автоматизации диагностирования заболеваний путем выявления близости искомого подмножества (имеющихся симптомов) к одному из уже существующих (диагнозам) посредством определения тупиковых тестов.

В дополнение к представленному алгоритму представлены скриншоты с примером пошагового решения в виде консольного приложения, созданного на языке высокоуровневого программирования C#.

На основе разработанного алгоритма авторами предложен пример готового программного решения в виде оконного приложения для диагностирования заболеваний по имеющимся у пациента симптомам. Разработанное программное решение позволяет отметить имеющиеся у пациента симптомы и автоматически рассчитать наиболее вероятное заболевание. Программа сужает область допустимых значений (диагнозов) в зависимости от отмеченных пользователем симптомов и выдает оценку возможных заболеваний, помогая врачу в постановке диагноза и сводя к минимуму ошибки, допустимые человеческим фактором.

В статье приведена оценка достоинств и недостатков разработанного решения, рассмотрены другие области применения тестового распознавания.

Ключевые слова: распознавание; тест; тестовый алгоритм; тупиковый тест; минимальный тест; тестовое распознавание; классификация; диагностирование; модель голосования

Скачать

Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

ISSN 2500-0659 (Online)

Уважаемые читатели! Комментарии к статьям принимаются на русском и английском языках.
Комментарии проходят премодерацию, и появляются на сайте после проверки редактором.
Комментарии, не имеющие отношения к тематике статьи, не публикуются.

Добавить комментарий