Специальные медицинские компьютерные сети. Телемедицина
DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine). Данный стандарт предназначен для передачи медицинских изображений – рентгенологических, ультразвуковых, эндоскопических и др.
PACS – Picture Archiving and Communication System
объединяющие несколько диагностических аппаратов, персональные компьютеры, рабочие станции, видеоархивы, средства представления изображений.
Специальной локальной компьютерной сетью, предназначенной для организации информационных потоков в лечебном учреждении (стационаре, поликлинике), является госпитальная информационная система HIS (Hospital Information System).
Специальной компьютерной сетью, предназначенной для организации информационных потоков в радиологическом отделении больницы, является радиологическая информационная система RIS (Radiological Information System).
Телемедицина — использование компьютерных и телекоммуникационных технологий для обмена медицинской информацией.
26)Компьютерная безопасность. Защита информации от компьютерных вирусов. Компьютерные вирусы. Классификация компьютерных вирусов. Антивирусные программы. Безопасность пользователя при работе с компьютером.
Можно выделить четыре основных пути «заражения» компьютера вирусом: • через съемные электронные носители информации (оптические диски, выносные винчестеры,флэш-карты); •через загрузку FTP-файлов; • через загрузку электронной почты; • через программу, связывающую локальную или корпоративную компьютерную сеть. Компьютерный вирус -программный код, который встраивается в другую программу или документ и, попадая на компьютер, производит в нем несанкционированные действия.
• программные вирусы • загрузочные вирусы; • «троянские кони»; • макровирусы
• полиморфные вирусы• вирусы-шпионы
Основным средством защиты информации при попадании вируса в компьютер является резервное копирование. 1. Создание образа жесткого диска на внешних магнитных носи-телях. Это позволяет при выходе из строя системной области жесткого диска вследствие разрушительного действия вируса восстановить значительную часть потерянной информации.. На сегодняшний день существует множество антиви- русных программ. Среди них самыми популярными явля- ются: антивирус Касперского, NAI McAfee, Dr Web, Norman Virus Control, Command Antivirus и некоторые другие.
Для медицинского работника важным моментом компьютеризации лечебного учреждения и вообще работы с компьютером имеют вопросы безопасности при эксплуатации компьютерных систем.
28.Выборочный корреляционный анализ
Корреляционный анализ — метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении связи между случайными переменными Х и Y.
Цель — обеспечить получение некоторой информации об одной переменной с помощью другой. При исследования корреляции используются графический и аналитический подходы.
Количественная оценка тесноты взаимосвязи двух случайных величин осуществляется с помощью коэффициента корреляции. Значение коэффициента корреляции может изменяться в диапазоне от -1 до +1. Абсолютное значение коэффициента корреляции показывает силу взаимосвязи. Чем меньше его абсолютное значение, тем слабее связь. Если он равен нулю, то связь вообще отсутствует. Чем больше значение модуля коэффициента корреляции, тем сильнее связь и тем меньше разброс в значениях .
Основные свойства выборочного коэффициента линейной корреляции:
1. Коэффициент корреляции двух величин, не связанных линейной корреляционной зависимостью, равен нулю.
2. Коэффициент корреляции двух величин, связанных линейной корреляционной зависимостью, равен 1 в случае возрастающей зависимости и -1 в случае убывающей зависимости.
3. Абсолютная величина коэффициента корреляции двух величин, связанных линейной корреляционной зависимостью, удовлетворяет неравенству 0 <|r|<1. При этом коэффициент корреляции положителен, если корреляционная зависимость возрастающая, и отрицателен, если корреляционная зависимость убывающая.
4. Чем ближе |r| к 1, тем теснее прямолинейная корреляция между величинами Y, X.
По своему характеру корреляционная связь может быть прямой и обратной, а по силе – сильной, средней, слабой. Кроме того, связь может отсутствовать или быть полной.
29. Статистическая обработка данных в Excel
30 Дисперсионный анализ в Excel/
Для проведения дисперсионного анализа необходимо:
•выполнить команду Сервис > Анализ данных;
• выбрать процедуру Однофакторный дисперсионный анализ
•в появившемся диалоговом окне задать Входной интервал, то есть ввести ссылку на диапазон анализируемых данных, содержащий все столбцы данных
•в разделе Группировка переключатель установить в положение по столбцам;
•указать выходной диапазон, то есть ввести ссылку на ячейки, в которые будут выведены результаты анализа.
Результаты анализа. Выходной диапазон будет включать в себя результаты дисперсионного анализа: средние, дисперсии, критерий Фишера и другие показатели.
Интерпретация результатов. Влияние исследуемого фактора определяется по величине значимости критерия Фишера.
31.Экспертные системы – предназначены обеспечить высоко-эффективное решение задач в некоторой узкой предметной
В экспертных системах первого поколения знания представлены следующим образом:
1) знаниями системы являются только знания эксперта, опыт накопления знаний не предусматривается.
2) методы представления знаний позволяли описывать лишь статические предметные области.
3) модели представления знаний ориентированы на простые области.
Представление знаний в экспертных системах второго поколения следующее:
1) используются не поверхностные знания, а более глубинные. Возможно дополнение предметной области.
2) ЭС может решать задачи динамической базы данных предметной области.
Основные типы задач, решаемых с помощью ЭС:
1.интерпретация, определение смыслового содержания входных данных;
2.предсказание последствий наблюдаемых ситуаций;
3.диагностика неисправностей (заболеваний) по симптомам;
4.конструирование объекта с заданными свойствами при соблюдении установленных ограничений;
5.планирование последовательности действий, приводящих к желаемому состоянию объекта;
6.слежение (наблюдение) за изменяющимся состоянием объекта и сравнение его параметров с установленными или желаемыми;
7.управление объектом с целью достижения желаемого поведения;
32 .Медицинские экспертные системыпозволяют врачу не только проверить собственные диагностические предположения, но и обратиться к компьютеру за консультацией в трудных диагностических случаях
Иными словами, экспертные системы применяются для решения неформализованных проблем, к которым относятся задачи, обладающие одной или несколькими характеристиками из следующего списка :
— задачи не могут быть представлены в числовой форме;
— исходные данные и знания о предметной области неоднозначны, неточны, противоречивы;
— цели нельзя выразить с помощью четко определенной целевой функции;
— не существует однозначного алгоритмического решения задачи.
Среди экспертных медицинских систем особое место занимают так называемые самообучающиеся интеллектуальные системы (СИС). Они основаны на методах автоматической классификации ситуаций из реальной практики или на методах обучения на примерах. Наиболее яркий пример СИС — искусственные нейронные сети
задача, направленная формирование базы знаний в экспертных системах медицинского назначения для автоматизированной системы поддержки принятия медицинских решений (СППМР), является актуальной.
Целью исследования является создание концепции разработки и формирования экспертной системы на основе базы знаний, а также принципов проектирования и заполнения базы знаний медицинской информации в системах поддержки принятия медицинских решений с применением теорию нечеткой логики.
33.Искусственный интеллект — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ; 2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.
34. Интеллектуальные нейронные сети. Основные проблемы решаемые ИНС
Искусственные нейронные сети (ИНС)— математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.
Интеллектуальные системы на основе искусственных нейронных сетей (ИНС) позволяют с успехом решать проблемы идентификации и управления, прогнозирования, оптимизации.
Нейронные сети позволяют реализовать любой требуемый для процесса нелинейный алгоритм управления при неполном, неточном описании объекта управления (или даже при отсутствии описания), создавать мягкую адаптацию, обеспечивающую устойчивость системе при нестабильности параметров.
ИНС могут применяться для различных задач: аппроксимация функций, идентификация, прогнозирование, управление, классификация образов, категоригизация, оптимизация.
Широкий круг задач, решаемый НС, не позволяет в настоящее время создавать универсальные, мощные сети, вынуждая разрабатывать специализированные НС, функционирующие по различным алгоритмам.
Нейронные сети – мощный метод для решения задач распознавания образов в ситуациях, когда в экспериментальных данных отсутствуют значительные фрагменты информации, а имеющаяся информация предельно зашумлена.
Нейронные сети представляют собой нелинейные системы, позволяющие гораздо лучше классифицировать данные, чем обычно используемые линейные методы. В приложении к медицинской диагностике они дают возможность значительно повысить специфичность метода, не снижая его чувствительности.
Дата добавления: 2018-06-01 ; просмотров: 2713 ; Мы поможем в написании вашей работы!