Диагностические медицинские классификаторы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Для предварительной диагностики заболеваний человека по данным анализа периферической крови разработан метод статистической классификации, основанный на полиномиальной регрессии. Он реализован в качестве двух приложений. Один тип классификаторов позволяет оценить состояние пациента от здорового до максимальной степени поражения (онкология) в рамках отдельной системы организма. С помощью классификатора другого вида выявляется область локализации опухоли при онкологическом заболевании. Для различных вариантов классификации исследуется структура обучающего множества, проводится сравнительный анализ.

Об авторах

Борис Михайлович Гавриков

Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: bmgavrikov@gmail.com

аспирант

Россия, Москва

Надежда Владимировна Пестрякова

Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАН

Email: pestryakova@isa.ru

ведущий научный сотрудник, доктор технических наук

Россия, Москва

Список литературы

  1. Cтавицкий Р. В., Лебедев Л. А., Лебедев А. Л., Смыслов А. Ю. Количественная оценка гомеостатической активности здоровых и больных людей. М.: ГАРТ. 2013. 131 с.
  2. Гавриков Б. М., Лебеденко И. М., Пестрякова Н. В., Ставицкий Р. В. Об одном статистическом методе оценивания состояния здоровья человека // Труды ИСА РАН, 2016. Т. 66. № 2. С. 54-59.
  3. Гавриков Б. М., Пестрякова Н. В. О построении признакового пространства в задаче обучения // Информационные технологии и вычислительные системы. 2018. №1. С. 22-29. doi: 10.14357/20718632180104
  4. Гавриков Б. М., Пестрякова Н. В., Ставицкий Р. В. О свойствах обучающих множеств // Информационные технологии и вычислительные системы. 2018. №4. С.97-107. doi: 10.14357/207186321804010
  5. Гавриков Б. М., Гавриков М. Б., Пестрякова Н. В. Статистический метод распознавания на основе нелинейной регрессии // Математическое моделирование. 2020. Т.32. №4. С.116-130. DOI: 0.20948/mm-2020-04-09
  6. Гавриков Б. М., Гавриков М. Б., Пестрякова Н. В. О способности статистического классификатора к обобщениям// Информационные технологии и вычислительные системы. 2021. № 4. С. 38-50. doi: 10.14357/20718632210404.
  7. Гавриков Б. М., Гавриков М. Б., Пестрякова Н. В. О структуре базы обучения классификатора для оценивания состояния здоровья человека // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2018. №126. 18с. doi: 10.20948/prepr-2018-126
  8. Гавриков Б. М., Гавриков М. Б., Пестрякова Н. В., Ставицкий Р. В. Структура базы обучения статистического классификатора состояний систем организма человека // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2018. №255. 40с. doi: 10.20948/prepr-2018-255
  9. Гавриков Б. М., Пестрякова Н. В. Статистический классификатор для диагностики онкологических заболеваний // Информационные технологии и вычислительные системы. 2023. № 1. С. 39-49.
  10. Гавриков Б. М., Гавриков М. Б., Пестрякова Н. В. Статистический подход для диагностики онкологических заболеваний по параметрам крови // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2022. № 72. 12 с. doi: 10.20948/prepr-2022-72
  11. Гавриков Б. М., Гавриков М. Б., Пестрякова Н. В. Прототип системы поддержки принятия решений в медицинской диагностике на основе статистического подхода // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. – 2022. – № 76. – 23 с. doi: 10.20948/prepr-2022-76.
  12. Гавриков Б. М., Гавриков М. Б., Лебеденко И. М., Пестрякова Н. В. Нахождение области локализации онкопатологии по параметрам крови больного // Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша. 2023. №24. 15 с. doi: 10.20948/prepr-2023-24.
  13. Гавриков Б. М., Гавриков М. Б., Лебеденко И. М., Пестрякова Н. В. Статистический классификатор для определения области локализации онкопатологии по анализу крови больного // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2024. №22. 15 с. doi: 10.20948/prepr-2024-22.
  14. Гавриков М. Б., Локуциевский О. В. Начала численного анализа. – М.: Янус, 1995.
  15. Schürmann J. Pattern Сlassification. – New York: John Wiley&Sons, Inc., 1996.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».