2 research outputs found
Statistical approach to selecting the optimal parameters for diagnosis of some connective tissue diseases / Статистический метод выбора оптимальных параметров для диагностики некоторых заболеваний соединительной ткани / Statistički pristup izboru optimalnih parametara u dijagnostici nekih bolesti vezivnog tkiva
In order to choose the optimal parameters for easier diagnosis of systemic
autoimmune diseases, the authors focused on data dimensionality
reduction, using both feature selection and feature extraction. The Multiple Correspondence Analysis was used as a feature extraction
method, with the aim of exploring the underlying data structure and
detecting the crucial latent variables. The obtained latent variables were
used as an input for the Discriminant Analysis which correctly classified
86.5% of all analyzed cases. The high rate of correctly classified objects
indicates that it would be possible to automate diagnostic processes,
which would lead towards the development of decision support systems in
this area of medicine. In addition to their knowledge and experience,
clinical experts would have further help in decision support systems. That
can allow easier learning, faster checking of diagnostic steps, lower rates
of misdiagnosed cases and easier communication with experts from other
medical centers. / В данной работе представлена так называемая редукция
размерности данных, проведенная методом селекции и
экстракции характерных атрибутов, с целью выбора
оптимальных параметров для диагностики заболеваний
иммунной системы. Анализ множественной корреспонденции
проведен не только при экстракции, но и при исследовании
самой структуры данных, а также при диагностике латентных
переменных. Благодаря проведенному анализу множественной
корреспонденции на материале экстрагированных латентных
переменных с максимальной точностью было классифицировано
86,5% наблюдаемых случаев. Высокий уровень точно
классифицированных заболеваний свидетельствует о реальных
возможностях автоматизации диагностических процессов,
которая поможет в усовершенствовании системы поддержки
диагностики системных заболеваний соединительной ткани.
Данные системы отличаются надежностью и скоростью
диагностики, они легко осваиваются и облегчают
коммуникацию специалистов из различных медицинских
учреждений. / Radi izbora optimalnih parametara u dijagnostici sistemskih
autoimunih bolesti, autori su se u ovom radu fokusirali na tzv.
reduckiju dimenzionalnosti podataka upotrebom metoda
selekcije i ekstrakcije karakterističnih atributa.
Višestruka analiza korespondencije korišćena je ne samo za
ekstrakciju, već i za ispitivanje same strukture podataka, kao i
za detekciju ključnih latentnih promenljivih. Na ekstrahovane
latentne promenljive je, primenom diskriminantne analize,
korektno klasifikovano 86,5% posmatranih slučajeva. Visoka
uspešnost klasifikacije upućuje na realne mogućnosti
automatizacije dijagnostičkog procesa, što bi rezultiralo
razvojem sistema za podršku u dijagnostici sistemskih bolesti
vezivnog tkiva. Ovakvi sistemi omogućuju lakše učenje, bržu i
pouzdaniju dijagnostiku i lakšu komunikaciju sa ekspertima iz
drugih medicinskih centara