Вероятностная оптимизация выводов и реализация на её основе методов, алгоритмов и программных комплексов автоматизированной диагностики наследственных болезней

Вероятностная оптимизация выводов и реализация на её основе методов, алгоритмов и программных комплексов автоматизированной диагностики наследственных болезней

Автор: Евдокименков, Вениамин Николаевич

Шифр специальности: 05.13.18

Научная степень: Докторская

Год защиты: 2001

Место защиты: Москва

Количество страниц: 371 с. ил

Артикул: 2287789

Автор: Евдокименков, Вениамин Николаевич

Стоимость: 250 руб.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Процесс диагностики наследственных болезней человека как объект автоматизации.
Состояние проблемы диагностики наследственных болезней.
Современные методы и средства диагностики наследственных болезней.
Цель содержание проблемы автоматизации диагностики наследствсных болезней. Характер и состав исходных данных. Анализ традиционных методов распознавания применительно к автоматизации диагностики наследственных болезней Выводы к главе I
Теоретические основы вероятностногарантированного распознавания применительно к автоматизации диагностики наследственных болезней.
Сущность вероятностногарантирующего подхода, применительно к статистическим задачам распознавания.
Общая математическая постановка задачи вероятностногарантированного принятия решений Конкретизация неопределеннослучайной связи допустимых состояний и наблюдаемых признаков Конкретизация доверительного множества неопределеннослучайных факторов в задачах вероятностногарантированного распознавания
Построение упрощенных моделей в задачах вероятностногарантированного распознавания на основе планирования наблюдений
Постановка комплексной задачи стохастического оценивания и вероятностногарантированных решений в условиях неопределеннослучайных факторов
Современные подходы к задачам вероятностногарантирующего оценивания
Доверительный подход Обобщенный минимаксный подход
Анализ основных задач, обеспечивающих реализацию метода вероятностногарантированного распознавания Задача стохастического оценивания байесовских вероятностей допустимых состояний в условиях неопределеннослучайных факторов
Множество достижимости исчерпывающая основа для формализации вероятностногарантирующего критерия принятия решений
Определение граничной точки множества достижимости
Задача формализации параметрической структуры вероятностногарантирующего критерия принятия решений Формализация структуры критерия
Условия единственности вероятностногарантированного решения
Задача оптимизации параметров вероятностногарантирующего критерия принятия решений
2.9.1. Минимизация ошибок распознавания на основе оптимизации
параметра, характеризующего угловое положение разделяющей линии
2.9.2. Оптимизация доверительного множества неопределенно
случайных факторов в задаче вероятностногарантированного принятия решений
2.9.3. Оптимальное планирование расслоенной выборки в задаче
вероятностногарантированного принятия решений
2.9.4. Совместная оптимизация параметров критерия принятия
решения
Выводы к главе II
Глава III. Численные алгоритмы оптимизации параметров вероятностно
гаранитрующего критерия принятия решений
3.1. Функциональная схема программноматематического
обеспечения вероятностногарантированного распознавания
3.2. Численный алгоритм оценивания функционала качества и
оптимизации углового положения разделяющей линии
3.2.1. Состояние вопроса
3.2.2. Расчет функций распределения вероятностей ошибок принятия
решений на основе методов планирования эксперимента
3.2.3. Алгоритм оценки функции распределения вероятностей ошибок
принятия решений
3.3. Численные алгоритмы параметрической оптимизации
доверительного множества неопределеннослучайных факторов в классе гиперпараллелепипедов
3.3.1. Алгоритм
3.3.2. Алгоритми
3.4. Анализ других способов представления доверительного
множества в задаче вероятностногарантированного принятия решений
Выводы к главе III
Глава IV. Метод и алгоритм многоэтапного вероятностногарантированного
распознавания.
4.1. Влияние неопределеннослучайных факторов на вероятность
ошибки принятия решений
4.2. Определение оптимального ряда допустимых состояний в задаче
вероятностногарантированного принятия решений
4.3. Алгоритм оценки оптимального ряда допустимых состояний
4.4. Вероятностная оценка степени предпочтительности ряда
допустимых состояний
Выводы к главе IV
Глава V. Метод и алгоритм вероятностногарантированного распознавания
на основе расчета множеств поглощения в пространстве реализаций вектора измеряемых параметров
5.1. Постановка задачи построения множества поглощения
применительно к методу вероятностногарантированного распознавания
5.2. Точное построение множеств поглощения методом перебора
Приближенное построение множеств поглощения
Выводы к главе V
Глава VI.
6.2.
6.2.2.
6.2.4.
6.2.6.
6.2.8.
6.3.1.
6.3.3.
6.3.5.
6.3.7.
6.4.
Принципы построения программных комплексов диагностики наследственных болезней на основе методов вероятностногарантированною распознавания.
Особенности автоматизации диагностики наследсвенных болезней и принципы построения программных комплексов диагностики
Автоматизированная система пренатальной профилактики синдрома Дауна ПРОГНОЗ
Цель и назначение системы
Маз ема гическая постановка задачи
Формализация параметрической структуры решающей функции
Оптимизация параметра оо, характеризующего угловое положение разделяющей линии
Оптимизация доверительного множества неопределеннослучайных факторов в классе гиперпараллелепипедов заданной вероятностной меры
Оценка гарантированной по вероятности достоверности распознавания синдрома Дауна
Программноаппаратная реализация автоматизированной системы пренатальной профилактики синдрома Дауна ПРОГНОЗ
Результаты эксплуатации автоматизированной системы пренатальной профилактики синдрома Дауна ПРОГНОЗ в медикогенетических консультациях России и СНГ Автоматизированная система клинической диагностики наследственных мукополисахаридозов на основе вероятностногарантированного распознавания Объект автоматизации
Математическая постановка задачи
Формализация параметрической структуры решающего условия в алгоритме раннего распознавания наследственных мукополисахаридозов
Оценка оптимального значения угла наклона разделяющей линии в задаче раннего распознавания наследственных мукополисахаридозов
Оптимизация доверительного гиперпараллелепипеда неопределеннослучайных факторов в задаче раннего распознавания МПС
Оценка гарантированной по вероятности достоверности распознавания МПС по результатам поликлинического и клинического обследования
Программноаппаратная реализация автоматизированной системы клинической диагостики мукополисахаридозов Результаты практического использования автоматизированной системы клинической диагностики МПС Комплекс программ автоматизировнной диагностики наследственных моторносенсорных нейропатий НМСН Характеристика объекта автоматизации
6.4.2.
Математическая постановка задачи распознавания НМСН
Обоснование структуры решающего условия
Оценка эффективности распознавания НМСН
Информационнопоисковая диагностическая система для наследственных синдромов МЕ1ХЗЕЫ
Структура программноматематического обеспечения диагностической системы МЕООЕМ2ЮО Алгоритм вероятностногарантированного распознавания типа наследования по клиническому фенотипу в структуре программного комплекса МЕЪбЕ1М Информационнопоисковая диагностическая система для наследственных болезней обмена веществ ИПДС ИБО
Объект автоматизации
Алгоритм распознавания ИБО на основе сочетания метода детерминированной классификации и предварительного расчета множеств поглощения в пространстве клиникобиохимических показателей
Программноаппаратная реализация ИПДС ИБО
Оценка диагностической эффективности ИПДС ИБО
НЕЙРОГЕНкомплексная система справочно информационной поддержки, автоматизированной диагностики и анализа данных больных с наследственными болезнями нервной системы Выводы к главе VI
Выводы по работе
Список литературы


В главе I проводится анализ характерных особенностей наследственных болезней человека, формирующих подходы к автоматизации диагностики этого класса заболеваний, дается обзор современных методов диагностики клинических, параклинических, лабораторных, формулируется цель автоматизации диагностики, характер и состав исходных данных, используемых в системах автоматизированной диагностики, возможность использования известных подходов для целей автоматизации диагностики наследственных болезней. Состояние проблемы диагностики наследственных болезней. Наследственные болезни обширный класс заболеваний, обусловленных мутациями структурных генов, под контролем которых осуществляется синтез белков с различными функциями структурными, транспортными, ферментного катализа, иммунной защиты. Поскольку абсолютное большинство генов контролирует синтез определенного белка, все моногенно наследующиеся синдромы постепенно переходят в класс НБ по мере того, как связь между мутантным геном и поврежденной биохимической функцией устанавливается. Клинические проявления НБ столь многообразны, что нет такой медицинской специализации, которая бы не имела дела со своим специфическим спектром НБ. Одним из проявлений беспрецедентного прорыва в накоплении медикогснстической информации во второй половине XX в. НБ с примерной скоростью более 0 нозологических единиц в лет. Скорость их открытия, выраженная генетическая гетерогенность, клинический полиморфизм, низкая частота большинства из них, эпонимический по преимуществу характер обозначения чрезвычайно затрудняют использование и анализ этой информации клиницистами в их диагностической практике. Вместе с тем в последние годы отмечается устойчивый рост НБ в патологии человека. С.И. Иванов В. ВПР по регионам России и СНГ, достигающих Приморье и Курская область 3. Воронин С. В., , Белоруссия 6. Иванов В. П., , Томская область 1. Иазарснко Л. И., . Среди ВИР Каипова Ф. Ф, пороки ЦНС7. Дауна. Увеличение частоты наследственных болезней и врожденных пороков в патологии человека развития стимулирует активное равитие методов диагностики, профилактики и лечения этого класса заболеваний. Сегодня мировая медицинская генетика достигла значительных успехов в решение всего комплекса вопросов, связанных с диагностикой наследственных болезней. К сожалению, эти современные достижения мировой науки практически недоступны отечественным специалистам как в информационном так и в методическом диагностическом плане. Сегодня эти заболевания практически не распознаются в практике отечественной неонатологии, педиатрии, неврологии и др. Ситуация усугубляется тем, что в настоящее время более известных наследственных болезней поддаются эффективной терапии и почти все пренатальной профилактике, включая дородовую диагностику с помощью биохимических и молекулярногенетических методов. Эффективным способом преодоления отставания в этой области наряду с развитием программ биохимической и молекулярногенетической диагностики НБ является создание и широкое внедрение в медицинскую практику, в первую очередь, в практику медикогенетического консультирования программных систем автоматизированной диагностики, совмещяющих в себе функции информационного справочника по НБ, генетического регистра, автоматизированного поиска диагноза по результатам клинических, параклинических исследований. Именно потенциальная курабельность многих НБ, которые практически не известны отечественным клиницистам, не распознаются ими и, соответственно, не лечатся и не подвергаются профилактике, делает создание таких автоматизированных систем актуальной задачей современной медицины. Ориентация на отечественного пользователя, практически незнакомого с НБ и не имеющего доступа к адекватной, растущей из месяца в месяц информации по данному вопросу иностранная периодика и моно1рафические издания, определяет структуру такой автоматизированной системы. Она должна сочетать в себе функции учебника, т. Автоматизированных систем с такими параметрами нет ни в стране, ни за рубежом. Однако, прежде чем переходить непосредственно к обсуждению подходов к автоматизации диагностики НБ следует подчеркнуть еще одну важную их особеннность объективно редкий характер таких заболеваний. Ниже приведена сводная таблица данных по распространенности НБО, полученных разными методами и в разных популяциях. Таблица 1. Гиперорнитинемия Финлян.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.258, запросов: 244