Архив номеров
Медицинская Техника / Медицинская техника №3, 2017 / с. 52-55

Комплексная оценка параметров коагуляции у беременных женщин с помощью нечеткого классификатора

                                

И.А. Ходашинский, И.Б. Бардамова, М.Б. Бардамова


Аннотация

Описан способ оценки свертывающей системы крови у беременных женщин с помощью нечеткого классификатора. Определены информативные признаки. Описано применение гравитационного алгоритма для оптимизации параметров нечеткого классификатора. Приведены результаты тестирования.


Сведения об авторах

Илья Александрович Ходашинский, д-р техн. наук, профессор, кафедра комплексной информационной безопасности электронно-вычислительных систем, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники,
Ирина Борисовна Бардамова, канд. мед. наук, зав. клинико-диагностической лабораторией ОГАУЗ «Родильный дом № 1»,
Марина Борисовна Бардамова, студентка, кафедра комплексной информационной безопасности электронно-вычислительных систем, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, г. Томск,
e-mail: hodashn@rambler.ru

Список литературы

1. Say L., Chou D., Gemmill A., Tuncalp Ц., Moller A.-B., Daniels J., Gulmezoglu A M., Temmerman M., Alkema L. Global causes of maternal death: A WHO systematic analysis // The Lancet Global Health. 2014. Vol. 2. № 6. PP. e323-e333.
2. Куликов А.В., Мартиросян С.В., Обоскалова Т.А. Протокол неотложной помощи при кровотечении в акушерстве. Методические рекомендации. – Екатеринбург, 2010. 38 с.
3. Айламазян Э.К., Репина М.А., Кузьминых Т.У. Еще один взгляд на проблему акушерских кровотечений // Журнал акушерства и женских болезней. 2008. Т. LVII. Вып. 3. С. 3-11.
4. Шифман Е.М., Куликов А.В., Беломестнов С.Р. Интенсивная терапия и анестезия при кровопотере в акушерстве. Клинические рекомендации // Анестезиология и реаниматология. 2014. № 1. С. 76-78.
5. Беломестнов С., Жилин А., Матковский А., Быков А., Куликов А. Интраоперационный контроль гемостаза в акушерстве // Медицина: целевые проекты. 2014. № 18. С. 24-25.
6. Горбунов И.В., Ходашинский И.А. Методы построения трех-критериальных парето-оптимальных нечетких классификаторов // Искусственный интеллект и принятие решений. 2015. № 2. С. 75-87.
7. Scherer R. Multiple Fuzzy Classification Systems // Studies in Fuzziness and Soft Computing. 2012. Vol. 288. 132 p.
8. Ходашинский И.А., Горбунов И.В., Сарин К.С., Субханкулова С.Р. Алгоритмы структурной идентификации компактных и точных нечетких систем // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2016. № 1. С. 82-93.
9. Тютрин И.И., Шписман М.Н., Стеценко А.И. Методика исследования и интегральной оценки реологических свойств крови (расшифровка и интерпретация графика изменений агрегатного состояния крови) / В кн.: Актуальные проблемы клинических исследований крови. – Томск: STT, 1997. С. 8-18.
10. Cordon O., Del Jesus M.J., Herrera F. A proposal on reasoning methods in fuzzy rule-based classification systems // International Journal of Approximate Reasoning. 1999. Vol. 20. PР. 21-45.
11. Rashedi E., Nezamabadi-pour H., Saryazdi S. GSA: A Gravitational Search Algorithm // Information Sciences. 2009. Vol. 179. PP. 2232-2248.
12. Yen J., Wang L. Application of Statistical Information Criteria for Optimal Fuzzy Model Construction // IEEE Trans. Fuzzy Systems. 1998. Vol. 6. № 3. PР. 362-372.