UNIVERSITATEA DE MEDICINA SI FARMACIE - PowerPoint PPT Presentation

About This Presentation
Title:

UNIVERSITATEA DE MEDICINA SI FARMACIE

Description:

Title: dg asistat 1 Author: G I Mihalas Last modified by: Grafica Created Date: 12/1/1995 4:46:32 PM Document presentation format: Letter Paper (8.5x11 in) – PowerPoint PPT presentation

Number of Views:205
Avg rating:3.0/5.0
Slides: 33
Provided by: GIMih9
Category:

less

Transcript and Presenter's Notes

Title: UNIVERSITATEA DE MEDICINA SI FARMACIE


1
UNIVERSITATEA DE MEDICINA SI FARMACIE Victor
Babes TIMISOARADISCIPLINA DE INFORMATICA
MEDICALAwww.medinfo.umft.ro/dim
2
CURSUL 11
3
(No Transcript)
4
Decizia medicala asistata de calculatorI
5
1. Decizia medicala1.1. Directii
  1. Stabilirea diagnosticului
  2. Alegerea investigatiilor
  3. Optimizarea tratamentului
  4. Decizii manageriale

6
a) Stabilirea diagnosticului
  • Istoric

7
b) Alegerea investigatiilor
  • Investigatii scumpe sau invazive

8
c) Optimizarea tratamentului
  1. Tratamentul tumorilor prin radiatii
  2. Tratament medicamentos

9
d) Decizii manageriale
  • Planificarea si utilizarea resurselor, optimizari

10
1.2. Clasificarea metodelordupa modul de
reprezentare a cunostintelor a) logice -
simbolic 1/0 (da/nu) b) statistice -
probabilitati c) euristice - propozitii
11
1.3. Principiul metodelor de diagnostic asistat
12
2. Metode logice2.1. Principii
constructive -Logica bivalenta ( DA / NU) -BC
baza de cunostinte matricea B/S
boli/simptome -date vectorul de stare al
pacientului (PAC)
13
Schema
S1 S2 S3 ...... Scor
B1 1 0 1 2/8 B2 0 1 1
3/6 . .... .............................
................ PAC 0 1 0
BC
14
2.2. Tipuri de metode logice
  • Dupa constructia vectorului PAC
  • A) Tabele de simptome
  • alegere simptome din meniu
  • B) Arbori de decizie
  • succesiune de întrebari cu raspuns Da/Nu
  • evitarea întrebarilor inutile
  • implicarea pacientilor

15
2.3. Dezavantajele metodelor logice
  • nu tin cont de importanta unor simptome
  • nu pot cuantifica intensitatea simptomelor
  • AVANTAJ
  • nu tin cont de prevalenta unor afectiuni

16
3. Metode statistice
  • regula lui Bayes
  • pattern recognition

17
3.A. Regula lui Bayesa) Baza Cun.
probabilitatile
  • fiecarei boli în populatie p(B)
  • fiecarui simptom în fiecare boala p(S/B)

18
b) Tabel pt calculul p(B/S) (pentru fiecare
pereche Boala/Simptom)
S S -
B a b L1 B - c d L2
C1 C2 N
19
c) Probabilitate
  • neconditionata P(B) L1/N
  • conditionata P(S/B-) c/L2

20
d) Regula lui Bayes
P(S/B) x P(B)
P(B/S)
P(S)
21
e) Aplicatie
P(S/B) a/L1 P(B) L1/N P(S) C1/N gt P(B/S)
a/C1
22
f) Pentru mai multe simptome
  • evenimente compuse
  • sau - suma prob.
  • si - produs prob.
  • trebuie verificat daca sunt independente testul
    c2

23
3.B. Pattern recognition
24
(No Transcript)
25
3.1 Notiunea de pattern
  • Operatiunea de recunoastere
  • Definitie pattern
  • Ansamblu de atribute specifice care permit
    clasificarea unui obiect
  • Puterea de discriminare a atributelor

26
3.2. Variante de pattern recognitiona) M.
Clasificarii
  • se împart obiectele pe diferite clase
  • se selecteaza N atribute cu putere de
    discriminare
  • se reprezinta obiectele în spatiul N-dimensional
  • se separa clasele
  • Baza de cun. Reprezentarea claselor intr-un
    spatiu N-dimensional corespunzator clasificarii
  • problema carei clase îi apartine un nou obiect?
  • avantaj similaritatea cu cazul real

27
b) Metoda gruparii (clustering)
  • se dau multe obiecte neclasificate
  • se reprezinta în diverse spatii
    multi-dimensionale
  • se analizeaza daca apar grupari de puncte
    (clustere)
  • problema se pot grupa în clase?
  • avantaj releva proprietati noi (existenta unor
    clase sau sub-clase)

28
(No Transcript)
29
c) Sisteme de învatare (inteligenta artificiala)
  • supervizata m. clasificarii
  • nesupervizata m. gruparii

30
3.3. Constructia unui pattern
  • a) EXTRAGEREA ATRIBUTELOR
  • delimitarea claselor
  • definitia functiei de proiectie
  • Metode vectoriale
  • analiza componentelor principale
  • analiza discriminanta
  • Metode structurale
  • ierarhizarea atributelor în categorii

31
3.4. Sinteza unui clasificator
  • Functia de decizie
  • reguli geometrice
  • reguli statistice
  • reguli sintactice

32
Sfârsit
Write a Comment
User Comments (0)
About PowerShow.com