🗊Презентация Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине

Категория: Устройства и комплектующие
Нажмите для полного просмотра!
Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №1Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №2Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №3Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №4Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №5Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №6Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №7Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №8Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №9Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №10Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №11Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №12Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №13Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №14Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №15Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №16Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №17Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №18Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №19Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №20Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №21Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №22Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №23Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №24Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №25Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №26Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №27Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №28Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №29Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №30Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №31Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №32Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №33Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №34Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №35Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №36Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №37Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №38Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №39Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №40Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №41Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №42Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №43Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №44Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №45Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №46Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №47Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №48Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №49Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №50Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №51Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №52Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №53Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №54Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №55Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №56Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №57Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №58Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №59Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №60Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №61Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №62Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №63Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №64
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине. Доклад-сообщение содержит 64 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине
Описание слайда:
Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине

Слайд 2


Области применения ЭС интерпретация, прогноз диагностика, мониторинг планирование, проектирование отладка управление
Описание слайда:
Области применения ЭС интерпретация, прогноз диагностика, мониторинг планирование, проектирование отладка управление

Слайд 3


Классификация задач ЭС Интерпретирующие системы предназначены для формирования описания ситуаций по результатам наблюдений или данным, получаемым от различного рода сенсоров(датчиков). Типичные задачи, решаемые с помощью интерпретирующих систем – распознание образов и определение химической структуры вещества
Описание слайда:
Классификация задач ЭС Интерпретирующие системы предназначены для формирования описания ситуаций по результатам наблюдений или данным, получаемым от различного рода сенсоров(датчиков). Типичные задачи, решаемые с помощью интерпретирующих систем – распознание образов и определение химической структуры вещества

Слайд 4


Классификация задач ЭС Прогнозирующие системы предназначены для прогнозирования хода событий в будущем на основании модели прошлого и настоящего Типичные задачи, решаемые с помощью прогнозирующих систем – предсказание погоды и прогноз ситуаций на финансовых рынках.
Описание слайда:
Классификация задач ЭС Прогнозирующие системы предназначены для прогнозирования хода событий в будущем на основании модели прошлого и настоящего Типичные задачи, решаемые с помощью прогнозирующих систем – предсказание погоды и прогноз ситуаций на финансовых рынках.

Слайд 5


Классификация задач ЭС Диагностирующие системы предназначены для обнаружения источника неисправности (или определение стадии заболевания в живом организме), по результатам наблюдений за поведением контролируемой системы (биологической или технической).
Описание слайда:
Классификация задач ЭС Диагностирующие системы предназначены для обнаружения источника неисправности (или определение стадии заболевания в живом организме), по результатам наблюдений за поведением контролируемой системы (биологической или технической).

Слайд 6


Классификация задач ЭС Системы мониторинга Анализируют поведение системы и, сравнивая полученные данные с критическими точками заранее составлен- ного плана, прогнозируют вероятность достижения поставленной цели. Типовые области приложения таких систем – мониторинг состояния здоровья послеопера -ционных больных, контроль движения воздушного транспорта и наблюдение за состоянием энергетических объектов.
Описание слайда:
Классификация задач ЭС Системы мониторинга Анализируют поведение системы и, сравнивая полученные данные с критическими точками заранее составлен- ного плана, прогнозируют вероятность достижения поставленной цели. Типовые области приложения таких систем – мониторинг состояния здоровья послеопера -ционных больных, контроль движения воздушного транспорта и наблюдение за состоянием энергетических объектов.

Слайд 7


Классификация задач ЭС Системы проектирования предназначены для структурного синтеза конфигурации объектов (компонентов проектируемой системы) при заданных ограничениях. Типичными задачами для таких систем выбор схемы лечения в зависимости от поставленного диагноза, синтез электронных схем, компоновка архитектурных планов.
Описание слайда:
Классификация задач ЭС Системы проектирования предназначены для структурного синтеза конфигурации объектов (компонентов проектируемой системы) при заданных ограничениях. Типичными задачами для таких систем выбор схемы лечения в зависимости от поставленного диагноза, синтез электронных схем, компоновка архитектурных планов.

Слайд 8


Классификация задач ЭС Системы контроля обеспечивают адаптивное управление поведением сложных человеко-машинных систем, прогнозируя появление возможных сбоев и планируя действия, необходимые для их предупреждения. Областью примененения таких систем является управление воздушным транспортом, деловой активностью в бизнесе.
Описание слайда:
Классификация задач ЭС Системы контроля обеспечивают адаптивное управление поведением сложных человеко-машинных систем, прогнозируя появление возможных сбоев и планируя действия, необходимые для их предупреждения. Областью примененения таких систем является управление воздушным транспортом, деловой активностью в бизнесе.

Слайд 9


Определение экспертной системой вычислительная система, которая использует знания специалистов о некоторой конкретной узко специализированной предметной области и которая в пределах этой области способна принимать решения на уровне эксперта-профессионала
Описание слайда:
Определение экспертной системой вычислительная система, которая использует знания специалистов о некоторой конкретной узко специализированной предметной области и которая в пределах этой области способна принимать решения на уровне эксперта-профессионала

Слайд 10


Определение экспертной системой это система определяемых набором взаимосвязанных правил, формулирующих опыт специалистов в некоторой области и механизмов решения, позволяющим распознать ситуацию, поставить диагноз, давать рекомендации к действию.
Описание слайда:
Определение экспертной системой это система определяемых набором взаимосвязанных правил, формулирующих опыт специалистов в некоторой области и механизмов решения, позволяющим распознать ситуацию, поставить диагноз, давать рекомендации к действию.

Слайд 11


Примеры экспертных систем MYCIN Назначение: Выбор антимикробной терапии в условиях стационара Представление знаний: правила, обратные цепочки, дерево контекстов Действующий прототип
Описание слайда:
Примеры экспертных систем MYCIN Назначение: Выбор антимикробной терапии в условиях стационара Представление знаний: правила, обратные цепочки, дерево контекстов Действующий прототип

Слайд 12


Примеры экспертных систем NEOMYCIN Назначение: Лечение менингита и других заболеваний Представление знаний: правила, обратные цепочки, дерево контекстов Действующий прототип
Описание слайда:
Примеры экспертных систем NEOMYCIN Назначение: Лечение менингита и других заболеваний Представление знаний: правила, обратные цепочки, дерево контекстов Действующий прототип

Слайд 13


Примеры экспертных систем Tropicaid Назначение: помощь при диагностике в амбулаториях в тропических условиях Представление знаний: фреймы Описано 400 заболеваний Действующий прототип
Описание слайда:
Примеры экспертных систем Tropicaid Назначение: помощь при диагностике в амбулаториях в тропических условиях Представление знаний: фреймы Описано 400 заболеваний Действующий прототип

Слайд 14


Примеры экспертных систем CASNET / Glaukoma Назначение: предназначена для диагностики и лечения глаукомы Представление знаний: семантические сети
Описание слайда:
Примеры экспертных систем CASNET / Glaukoma Назначение: предназначена для диагностики и лечения глаукомы Представление знаний: семантические сети

Слайд 15


Примеры экспертных систем PUFF Назначение: диагностика заболеваний легких Представление знаний: правила, обратные цепочки Промышленная
Описание слайда:
Примеры экспертных систем PUFF Назначение: диагностика заболеваний легких Представление знаний: правила, обратные цепочки Промышленная

Слайд 16


В чем различие ? данных и знаний
Описание слайда:
В чем различие ? данных и знаний

Слайд 17


В чем различие данных и знаний? Данные — это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства
Описание слайда:
В чем различие данных и знаний? Данные — это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства

Слайд 18


В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы: D1 данные как результат измерений и наблюдений D2 данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники) D3 модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций; D4 данные в компьютере на языке описания данных D5 базы данных на машинных носителях информации
Описание слайда:
В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы: D1 данные как результат измерений и наблюдений D2 данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники) D3 модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций; D4 данные в компьютере на языке описания данных D5 базы данных на машинных носителях информации

Слайд 19


В чем различие данных и знаний? Знания — это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области
Описание слайда:
В чем различие данных и знаний? Знания — это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области

Слайд 20


В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным. Z1 знания в памяти человека как результат мышления Z2 материальные носители знаний (учебники, методические пособия) Z3 поле знаний — условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих Z4 знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы — см. далее) Z5 база знаний на машинных носителях информации. Часто используется такое определение знаний
Описание слайда:
В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным. Z1 знания в памяти человека как результат мышления Z2 материальные носители знаний (учебники, методические пособия) Z3 поле знаний — условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих Z4 знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы — см. далее) Z5 база знаний на машинных носителях информации. Часто используется такое определение знаний

Слайд 21


Структура знаний в базе знаний
Описание слайда:
Структура знаний в базе знаний

Слайд 22


В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным. Z1 знания в памяти человека как результат мышления Z2 материальные носители знаний (учебники, методические пособия) Z3 поле знаний — условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих Z4 знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы — см. далее) Z5 база знаний на машинных носителях информации. Часто используется такое определение знаний
Описание слайда:
В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным. Z1 знания в памяти человека как результат мышления Z2 материальные носители знаний (учебники, методические пособия) Z3 поле знаний — условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих Z4 знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы — см. далее) Z5 база знаний на машинных носителях информации. Часто используется такое определение знаний

Слайд 23


Знания предметной области «Медицинская диагностика» Знания о заболеваниях Знания о наблюдениях Знания о событиях Знания о признаках Знания об анатомо-физиологических особенностях
Описание слайда:
Знания предметной области «Медицинская диагностика» Знания о заболеваниях Знания о наблюдениях Знания о событиях Знания о признаках Знания об анатомо-физиологических особенностях

Слайд 24


Знания предметной области «Медицинская диагностика» Знания об этиологиях Знания об осложнениях Знания о нормальной реакции Знания о реакции на воздействие события Знания о клиническом проявлении Знания о клиническом проявлении, измененном воздействием события
Описание слайда:
Знания предметной области «Медицинская диагностика» Знания об этиологиях Знания об осложнениях Знания о нормальной реакции Знания о реакции на воздействие события Знания о клиническом проявлении Знания о клиническом проявлении, измененном воздействием события

Слайд 25


Структура экспертной системы
Описание слайда:
Структура экспертной системы

Слайд 26


Компоненты экспертной системы Лингвистический процессор преобразует входные данные, представленные на ограниченном естественном языке, в представление на внутреннем языке системы преобразует сообщения системы, выраженные на внутреннем языке, в сообщения на ограниченном естественном языке
Описание слайда:
Компоненты экспертной системы Лингвистический процессор преобразует входные данные, представленные на ограниченном естественном языке, в представление на внутреннем языке системы преобразует сообщения системы, выраженные на внутреннем языке, в сообщения на ограниченном естественном языке

Слайд 27


Компоненты экспертной системы Объяснительный блок как правила используют информацию пользователя; почему использовались (не использовались) данные правила; какие были сделаны выводы. Все объяснения даются на ограниченном естественном языке.
Описание слайда:
Компоненты экспертной системы Объяснительный блок как правила используют информацию пользователя; почему использовались (не использовались) данные правила; какие были сделаны выводы. Все объяснения даются на ограниченном естественном языке.

Слайд 28


Компоненты экспертной системы Интерпретатор или решатель определяет множество означенных правил (означиваний), т.е. множество правил, которые удовлетворяются на некотором наборе текущих данных; выполняет определенные означивания, производя изменения в рабочей памяти. Можно показать, что продукционные системы по Ньюэллу являются некоторым неформальным обобщением алгоритмов Маркова. Интерпретатор может быть представлен четверкой: I = (V, S, R,W)
Описание слайда:
Компоненты экспертной системы Интерпретатор или решатель определяет множество означенных правил (означиваний), т.е. множество правил, которые удовлетворяются на некотором наборе текущих данных; выполняет определенные означивания, производя изменения в рабочей памяти. Можно показать, что продукционные системы по Ньюэллу являются некоторым неформальным обобщением алгоритмов Маркова. Интерпретатор может быть представлен четверкой: I = (V, S, R,W)

Слайд 29


Компоненты экспертной системы Интерпретатор или решатель V— процесс выбора, осуществляющий выбор из Р и из F подмножества активных продукций Рv и подмножества активных данных S — процесс сопоставления, определяющий множество означиваний, т.е. множество пар: правило (рi) - данные (di) R — процесс разрешения конфликтов (или процесс планирования), определяющий, какое из означиваний будет выполняться. W — процесс, осуществляющий выполнение выбранного означенного правила
Описание слайда:
Компоненты экспертной системы Интерпретатор или решатель V— процесс выбора, осуществляющий выбор из Р и из F подмножества активных продукций Рv и подмножества активных данных S — процесс сопоставления, определяющий множество означиваний, т.е. множество пар: правило (рi) - данные (di) R — процесс разрешения конфликтов (или процесс планирования), определяющий, какое из означиваний будет выполняться. W — процесс, осуществляющий выполнение выбранного означенного правила

Слайд 30


Компоненты экспертной системы База Знаний организованная совокупность знаний, относящихся к какой-нибудь предметной области.
Описание слайда:
Компоненты экспертной системы База Знаний организованная совокупность знаний, относящихся к какой-нибудь предметной области.

Слайд 31


Компоненты экспертной системы База Знаний Решающие знания содержат информацию, используемую для выбора способа интерпретации знаний, подходящего к текущей ситуации
Описание слайда:
Компоненты экспертной системы База Знаний Решающие знания содержат информацию, используемую для выбора способа интерпретации знаний, подходящего к текущей ситуации

Слайд 32


Компоненты экспертной системы База Знаний Управляющие знания представляют собой некоторый набор стратегий
Описание слайда:
Компоненты экспертной системы База Знаний Управляющие знания представляют собой некоторый набор стратегий

Слайд 33


Компоненты экспертной системы База Знаний Метазнания – это знания о знаниях, т.е. это знания экспертной системы о себе, своей работе, своей структуре, своей базе знаний и схеме рассуждения.
Описание слайда:
Компоненты экспертной системы База Знаний Метазнания – это знания о знаниях, т.е. это знания экспертной системы о себе, своей работе, своей структуре, своей базе знаний и схеме рассуждения.

Слайд 34


Пример экспертной системы Перечень вопросов для интервьюирования пациента.
Описание слайда:
Пример экспертной системы Перечень вопросов для интервьюирования пациента.

Слайд 35


Примеры правил системы MYCIN
Описание слайда:
Примеры правил системы MYCIN

Слайд 36


Примеры правил системы MYCIN
Описание слайда:
Примеры правил системы MYCIN

Слайд 37


Примеры правил системы MYCIN
Описание слайда:
Примеры правил системы MYCIN

Слайд 38


Оргправило системы MYCIN, записанное на языке CLIPS (defrule diagnosis (patient (name Jones) (organism organism-1)) (organism (name organism-1) (morphology rod) (aerobicity aerobic)) => (assert (organism (name organism-1) (identify enterobacteriaceae) (confidence 0.8))) На языке CLIPS представление правила имеет следующий формат: (defrule <наименование правила> <предпосылка1> <предпосылка m > => <действие 1> <действие n>
Описание слайда:
Оргправило системы MYCIN, записанное на языке CLIPS (defrule diagnosis (patient (name Jones) (organism organism-1)) (organism (name organism-1) (morphology rod) (aerobicity aerobic)) => (assert (organism (name organism-1) (identify enterobacteriaceae) (confidence 0.8))) На языке CLIPS представление правила имеет следующий формат: (defrule <наименование правила> <предпосылка1> <предпосылка m > => <действие 1> <действие n>

Слайд 39


Рейтинг качества диагностики систем MYCIN на основе заключения 8 экспертов 10 клинических случаев
Описание слайда:
Рейтинг качества диагностики систем MYCIN на основе заключения 8 экспертов 10 клинических случаев

Слайд 40


Логические операции с высказываниями Отрицание Отрицанием высказывания A называется высказывание  A (читается, как «неверно. что A» или кратко «не - A» ), которое истинно, когда A – ложно, и ложно когда A – истинно.
Описание слайда:
Логические операции с высказываниями Отрицание Отрицанием высказывания A называется высказывание  A (читается, как «неверно. что A» или кратко «не - A» ), которое истинно, когда A – ложно, и ложно когда A – истинно.

Слайд 41


Логические операции с высказываниями Конъюнкция Конъюнкцией высказываний A и B называется высказывание A  B (читается A и B), которое истинно тогда и только тогда, когда истинны оба эти высказывания.
Описание слайда:
Логические операции с высказываниями Конъюнкция Конъюнкцией высказываний A и B называется высказывание A  B (читается A и B), которое истинно тогда и только тогда, когда истинны оба эти высказывания.

Слайд 42


Логические операции с высказываниями Дизъюнкция Дизъюнкцией высказываний A и B называется высказывание A  B ( читается “A или B”), которое истинно тогда и только тогда, когда истинно хотя бы одно из этих высказываний.
Описание слайда:
Логические операции с высказываниями Дизъюнкция Дизъюнкцией высказываний A и B называется высказывание A  B ( читается “A или B”), которое истинно тогда и только тогда, когда истинно хотя бы одно из этих высказываний.

Слайд 43


Логические операции с высказываниями Импликация Импликацией высказываний A и B называется высказывание A  B (читается – “если A, то B”), которое ложно тогда и только тогда, когда A истинно, а B ложно.
Описание слайда:
Логические операции с высказываниями Импликация Импликацией высказываний A и B называется высказывание A  B (читается – “если A, то B”), которое ложно тогда и только тогда, когда A истинно, а B ложно.

Слайд 44


Логические операции с высказываниями Кванторы Пусть x – предметная переменная, областью значений которой служит некоторое множество M ; P – одноместный предикат, определенный на множестве M. Если каждый элемент множества M обладает свойством P, то мы получим истинное высказывание: «Для всех x (из множества M) имеет место P(x)».
Описание слайда:
Логические операции с высказываниями Кванторы Пусть x – предметная переменная, областью значений которой служит некоторое множество M ; P – одноместный предикат, определенный на множестве M. Если каждый элемент множества M обладает свойством P, то мы получим истинное высказывание: «Для всех x (из множества M) имеет место P(x)».

Слайд 45


Логические операции с высказываниями Кванторы Выражение «для всех» обозначается знаком , который называется квантором всеобщности . При кванторе пишется предметная переменная, которую он связывает в соответствующей . Так, символ x читается : «для всякого x». Квантор всеобщности используется для выражения общих высказываний.
Описание слайда:
Логические операции с высказываниями Кванторы Выражение «для всех» обозначается знаком , который называется квантором всеобщности . При кванторе пишется предметная переменная, которую он связывает в соответствующей . Так, символ x читается : «для всякого x». Квантор всеобщности используется для выражения общих высказываний.

Слайд 46


Логические операции с высказываниями Кванторы Если свойством P обладают хотя бы некоторые элементы области определения этого предиката, тогда истинно высказывание «Существуют x, для которых имеет место P(x)». Выражение «некоторые» обозначается знаком , который называется квантором существования . При кванторе существования пишется пред­мет­ная переменная, которую он связывает. Выражение x читается : «существует x такое, что …» или «для некоторого x». Квантор существования используется для частных высказываний.
Описание слайда:
Логические операции с высказываниями Кванторы Если свойством P обладают хотя бы некоторые элементы области определения этого предиката, тогда истинно высказывание «Существуют x, для которых имеет место P(x)». Выражение «некоторые» обозначается знаком , который называется квантором существования . При кванторе существования пишется пред­мет­ная переменная, которую он связывает. Выражение x читается : «существует x такое, что …» или «для некоторого x». Квантор существования используется для частных высказываний.

Слайд 47


Логические операции с высказываниями Кванторы Квантор общности можно истолковать как обобщение конъюнкции, а квантор существования – как обобщение дизъюнкции. В самом деле, если область определения M предиката P конечна, скажем M = {a1, a2, …, an}, высказывание xP(x) эквивалентно конъюнкции Pa1Pa2…Pan, а высказывание xP(x) – дизъюнкции Pa1Pa2…Pan.
Описание слайда:
Логические операции с высказываниями Кванторы Квантор общности можно истолковать как обобщение конъюнкции, а квантор существования – как обобщение дизъюнкции. В самом деле, если область определения M предиката P конечна, скажем M = {a1, a2, …, an}, высказывание xP(x) эквивалентно конъюнкции Pa1Pa2…Pan, а высказывание xP(x) – дизъюнкции Pa1Pa2…Pan.

Слайд 48


Искусственные нейронные сети (ИНС; artificial neural networks) Нелинейная система, позволяющая классифицировать данные гораздо лучше, чем обычно используемые линейные методы. В приложении к медицинской диагностике ИНС дают возможность значительно повысить специфичность метода, не снижая его чувствительность
Описание слайда:
Искусственные нейронные сети (ИНС; artificial neural networks) Нелинейная система, позволяющая классифицировать данные гораздо лучше, чем обычно используемые линейные методы. В приложении к медицинской диагностике ИНС дают возможность значительно повысить специфичность метода, не снижая его чувствительность

Слайд 49


Генетические алгоритмы Данные программы имитируют реальные биологические процессы. 1 шаг – кодировка исход. данных (хромосом) в БД. Весь набор хромосом – популяция. 2 шаг – сопоставление хромосом . Обработка процедурами: репродукция, мутации, рекомбинации и миграции. Получаем новые данные с более совершенными знаниями
Описание слайда:
Генетические алгоритмы Данные программы имитируют реальные биологические процессы. 1 шаг – кодировка исход. данных (хромосом) в БД. Весь набор хромосом – популяция. 2 шаг – сопоставление хромосом . Обработка процедурами: репродукция, мутации, рекомбинации и миграции. Получаем новые данные с более совершенными знаниями

Слайд 50


Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги отношения между ними. Типы отношений: часть-целое: класс-подкласс; элемент множества; атрибутивные связи: - иметь свойство; - иметь значение функциональные связи: - производит; - влияет; количественные: - больше; - меньше; - равно;
Описание слайда:
Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги отношения между ними. Типы отношений: часть-целое: класс-подкласс; элемент множества; атрибутивные связи: - иметь свойство; - иметь значение функциональные связи: - производит; - влияет; количественные: - больше; - меньше; - равно;

Слайд 51


Фрейм - это абстрактный образ для представления некого стереотипа восприятия. Типы фреймов: фрейм – структура, используется для обозначения объектов и понятий; фрейм – роль ( врач, пациент, клиент, студент); фрейм – сценарий ( интервьюирование пациента, экзамен); фрейм – ситуация ( тревога, гомеостаз, рабочий режим учтройства).
Описание слайда:
Фрейм - это абстрактный образ для представления некого стереотипа восприятия. Типы фреймов: фрейм – структура, используется для обозначения объектов и понятий; фрейм – роль ( врач, пациент, клиент, студент); фрейм – сценарий ( интервьюирование пациента, экзамен); фрейм – ситуация ( тревога, гомеостаз, рабочий режим учтройства).

Слайд 52


Структура фрейма
Описание слайда:
Структура фрейма

Слайд 53


Структура фрейма
Описание слайда:
Структура фрейма

Слайд 54


Фреймовое представление нормального физиологического процесса
Описание слайда:
Фреймовое представление нормального физиологического процесса

Слайд 55


Фреймовое представление этиологии
Описание слайда:
Фреймовое представление этиологии

Слайд 56


Фреймовое представление этиологии первично-гангренозного аппендицита
Описание слайда:
Фреймовое представление этиологии первично-гангренозного аппендицита

Слайд 57


Компьютерное биорезонансное тестирование состояния организма Бирезонансная терапия уже признана эффективным методом диагностирования и лечения Принцип диагностирования основан на биорезонансном тестировании по принципу обратной связи с организмом человека, с активацией подкорковых структур мозга. Этот метод тестирования позволяет проследить этапы перехода от здоровья к болезни по изменению волновых характеристик тканей и даже отдельных клеток организма, При этом осуществляется спектральный анализ вихревых магнитных полей, возникающих в процессе электрохимических превращений в живых клетках.
Описание слайда:
Компьютерное биорезонансное тестирование состояния организма Бирезонансная терапия уже признана эффективным методом диагностирования и лечения Принцип диагностирования основан на биорезонансном тестировании по принципу обратной связи с организмом человека, с активацией подкорковых структур мозга. Этот метод тестирования позволяет проследить этапы перехода от здоровья к болезни по изменению волновых характеристик тканей и даже отдельных клеток организма, При этом осуществляется спектральный анализ вихревых магнитных полей, возникающих в процессе электрохимических превращений в живых клетках.

Слайд 58


Аппаратно -програмный комплекс ОБЕРОН (Метатрон) компьютерная диагностика программно-аппаратный комплекс для нелинейного анализа, разработка которого принадлежит Институту прикладной психофизики г. Омск (ИПП). АПК «Оберон» способен анализировать слабые магнитные поля микроорганизмов, групп клеток и органов. Он отслеживает практически любые их состояния по изменению характеристик биополей (частотных и амплитудных). Их слабые излучения снимаются бесконтактно, с помощью специальных датчиков (обычно размещаются на голове, как наушники) и многократно усиливается с использованием эффекта частотного резонанса. http://www.oberon.lifekaif.ru/test.htm
Описание слайда:
Аппаратно -програмный комплекс ОБЕРОН (Метатрон) компьютерная диагностика программно-аппаратный комплекс для нелинейного анализа, разработка которого принадлежит Институту прикладной психофизики г. Омск (ИПП). АПК «Оберон» способен анализировать слабые магнитные поля микроорганизмов, групп клеток и органов. Он отслеживает практически любые их состояния по изменению характеристик биополей (частотных и амплитудных). Их слабые излучения снимаются бесконтактно, с помощью специальных датчиков (обычно размещаются на голове, как наушники) и многократно усиливается с использованием эффекта частотного резонанса. http://www.oberon.lifekaif.ru/test.htm

Слайд 59


Примеры исследования органов биорезонансным методом Здесь вы видите компьютерный образы органов. А вот маркеры состояния их отдельных участков — это индивидуальные показатели конкретного человека
Описание слайда:
Примеры исследования органов биорезонансным методом Здесь вы видите компьютерный образы органов. А вот маркеры состояния их отдельных участков — это индивидуальные показатели конкретного человека

Слайд 60


Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №60
Описание слайда:

Слайд 61


Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №61
Описание слайда:

Слайд 62


Аппарат Оберон Экспертная диагностическая система под управлением опытного врача способна дать точные ответы Предназначен для проведения компьютерного нелинейного анализа и прогноза состояния исследуемых систем. Данный комплекс позволяет определить условия стабильного существования любой материальной системы (объекта), вне зависимости от структурной организации (механическая, физико-химическая, биологическая).
Описание слайда:
Аппарат Оберон Экспертная диагностическая система под управлением опытного врача способна дать точные ответы Предназначен для проведения компьютерного нелинейного анализа и прогноза состояния исследуемых систем. Данный комплекс позволяет определить условия стабильного существования любой материальной системы (объекта), вне зависимости от структурной организации (механическая, физико-химическая, биологическая).

Слайд 63


Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине, слайд №63
Описание слайда:

Слайд 64


Литература Джексон П. Введение в экспертные системы. – М.: Изд.дом «Вильямс», 2001. – 624 с. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф.Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб: ПИТЕР, 2001.- 480 с. Гешелин С.А. TNM – классификация злокачественных опухолей и комплексное лечение онкологических больных. – К.: Здоров’я, 1996. -184 с. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Тим Джонс. – М.: ДМК Пресс, 2006- 312 с. The Medical Algorithms Project -- http://www.medalreg.com
Описание слайда:
Литература Джексон П. Введение в экспертные системы. – М.: Изд.дом «Вильямс», 2001. – 624 с. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф.Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб: ПИТЕР, 2001.- 480 с. Гешелин С.А. TNM – классификация злокачественных опухолей и комплексное лечение онкологических больных. – К.: Здоров’я, 1996. -184 с. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Тим Джонс. – М.: ДМК Пресс, 2006- 312 с. The Medical Algorithms Project -- http://www.medalreg.com

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию