Automation and modeling in design and management

Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении

2658-3488 2658-6436

44493

10.30987/2658-6436-2021-2-14-18

Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Mathematical modeling, numerical methods and program complexes

Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

USING ASSOCIATIVE RULE CONSTRUCTION METHODS TO IDENTIFY RISK GROUPS IN PATIENTS’ DIAGNOSTIC FINDINGS

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ АССОЦИАТИВНЫХ ПРАВИЛ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ГРУПП РИСКА В ДАННЫХ ОБСЛЕДОВАНИЯ ПАЦИЕНТОВ

Вдовиченко

Олег Антонович

Vdovichenko

Oleg Antonovich

olegwdoa@gmail.com

https://orcid.org/0000-0003-0196-1332

Аверченков

Андрей Владимирович

Averchenkov

Andrey Vladimirovich

mahar@mail.ru

доктор технических наук;

doctor of technical sciences;

Брянский государственный технический университет Bryansk State Technical University

Институт конструкторско-технологической информатики РАН Россия Institute for Design-Technological Informatics RAS Russian Federation

2021 2 14 18

https://bstu.editorum.ru/en/nauka/article/44493/view

В статье рассматривается применение алгоритма построения ассоциативных правил Apriori для целей анализа результатов ультразвукового обследования щитовидной железы. Алгоритм применяется к решению конкретной задачи организационного обеспечения обследования щитовидной железы. Разработан программный инструментарий, позволяющий медикам применять указанный алгоритм для проведения необходимых исследований в процессе решения задач диагностики.

The article considers the application of the Apriori association rule construction algorithm to analyze the results of the thyroid gland ultrasound examination. The algorithm is applied to solve a specific problem of organizational support of the thyroid gland examination. A software toolkit has been developed that allows physicians to apply the specified algorithm to carry out the necessary research in the process of solving diagnostic problems.

здравоохранение информационно-аналитические системы data mining apriori

healthcare information and analytical systems data mining apriori

Agrawal, R. Fast algorithms for mining association rules in large databases / Agrawal, R., Srikant, R. // Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB), 12-15 сентября 1994 г. / Morgan Kaufmann Publishers; под общ. ред. J. Bocca - Сантьяго, Чили, 1994. - С. 487-499. - ISBN 1-55860-153-8

Agrawal, R. Fast algorithms for mining association rules in large databases / Agrawal, R., Srikant, R. // Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB), September 12-15, 1994 / Morgan Kaufmann Publishers; under the general ed. J. Bocca - Santiago, Chile, 1994. - S. 487-499. - ISBN 1-55860-153-8

Федоров, С. В. Клиническое использование системы обработки и анализа информации на основе искусственной нейронной сети типа "многослойный персептрон" / С. В. Федоров, М. Ш. Кашаев, Т. Р. Кашаев // Пермский медицинский журнал. - 2013. - Т. 30. - № 4. - С. 97-102.

Fedorov, S. V. Klinicheskoye ispol'zovaniye sistemy obrabotki i analiza informatsii na osnove iskusstvennoy neyronnoy seti tipa "mnogosloynyy perseptron" / S. V. Fedorov, M. SH. Kashayev, T. R. Kashayev // Permskiy meditsinskiy zhurnal. - 2013. - T. 30. - № 4. - S. 97-102.

Карасева, Т. С. Решение задач медицинской диагностики методами интеллектуального анализа данных / Т. С. Карасева // Решетневские чтения. - 2015. - Т. 2. - С. 46-47.

Karaseva, T. S. Resheniye zadach meditsinskoy diagnostiki metodami intellektual'nogo analiza dannykh / T. S. Karaseva // Reshetnevskiye chteniya. - 2015. - T. 2. - S. 46-47.

Ефимов, А. С. Решение задачи кластеризации методом конкурентного обучения при неполных статистических данных * / А. С. Ефимов // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. - 2010. - № 1. - С. 220-225.

Yefimov, A. S. Resheniye zadachi klasterizatsii metodom konkurentnogo obucheniya pri nepolnykh statisticheskikh dannykh * / A. S. Yefimov // Vestnik Nizhegorodskogo universiteta im. N.I. Lobachevskogo. - 2010. - № 1. - S. 220-225.

Леденева, Т. М. Обобщенные ассоциативные правила / Т. М. Леденева, Е. А. Кретов // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2014. - Т. 10. - № 5. - С. 46-49.

Ledeneva, T. M. Obobshchennyye assotsiativnyye pravila / T. M. Ledeneva, Ye. A. Kretov // Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. - 2014. - T. 10. - № 5. - S. 46-49.

Биллиг, В. А. Построение ассоциативных правил в задаче медицинской диагностики / В. А. Биллиг, О. В. Иванова, Н. А. Царегородцев // Программные продукты и системы. - 2016. - № 2. - С. 146-157.

Billig, V. A. Postroyeniye assotsiativnykh pravil v zadache meditsinskoy diagnostiki / V. A. Billig, O. V. Ivanova, N. A. Tsaregorodtsev // Programmnyye produkty i sistemy. - 2016. - № 2. - S. 146-157.

Делягин, В. М. Диагностика и дифференциальная диагностика заболеваний щитовидной железы / В. М. Делягин // Практическая медицина. - 2008. - № 3(27). - С. 38-42.

Delyagin, V. M. Diagnostika i differentsial'naya diagnostika zabolevaniy shchitovidnoy zhelezy / V. M. Delyagin // Prakticheskaya meditsina. - 2008. - № 3(27). - S. 38-42.