informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASBinform-587Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИINFORMATION TECHNOLOGYИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ АНАЛИЗА МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИХ ДАННЫХ В ДЕТСКОЙ ЛЕЙКОЗОЛОГИИТомИ. Э.КраськоО. В.НовоселоваН. А.Объединенный институт проблем информатики НАН БеларусиBelarus20080611201803(19)125132Copyright © Том И.Э., Красько О.В., Новоселова Н.А., 20182018Том И.Э., Красько О.В., Новоселова Н.А.Том И.Э., Красько О.В., Новоселова Н.А.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/587

Рассматриваются две информационные технологии, реализованные в виде соответствующих программных комплексов и предназначенные для анализа многомерных медико-биологических данных: первая – система анализа данных, реализующая комплекс разнообразных статистических и нейросетевых методов на основных стадиях обработки данных; вторая –  система классификации групп риска  пациентов на основе гибридной нечеткой классификационной модели, обеспечивающей построение нескольких подмножеств Парето-оптимальных компактных и хорошо интерпретируемых классифицирующих правил.

ReferencesТехнология анализа медицинских данных статистическими и нейросетевыми методами / И.Э. Том [и др.] // Искусственный интеллект. – 2004. – № 2. – С. 398–402.Технология анализа медицинских данных статистическими и нейросетевыми методами / И.Э. Том [и др.] // Искусственный интеллект. – 2004. – № 2. – С. 398–402.Новоселова, Н.А. Предварительный отбор информативных признаков для улучшения точности предсказания с помощью нейронной сети / Н.А. Новоселова // Искусственный интеллект. – 2004. – № 2. – С. 150–154.Новоселова, Н.А. Предварительный отбор информативных признаков для улучшения точности предсказания с помощью нейронной сети / Н.А. Новоселова // Искусственный интеллект. – 2004. – № 2. – С. 150–154.Development of the information analytical system for childhood oncohematology /Development of the information analytical system for childhood oncohematology /I.E. Tom [et al.] // Annual Proceedings of Medical Science. – 2005. – Vol. 50, suppl. 2. – P. 43–45.I.E. Tom [et al.] // Annual Proceedings of Medical Science. – 2005. – Vol. 50, suppl. 2. – P. 43–45.Development of the computer-based system for prognostic risk factors analysis to select adequate therapy of childhood acute leukemias (ISTC Project B-522) // UIIP NASB [Electronic resource]. – 2004. – Mode of access: http://itk1.bas-net.by/b522/pr_result.htm. – Date of access: 01.08.2008.Development of the computer-based system for prognostic risk factors analysis to select adequate therapy of childhood acute leukemias (ISTC Project B-522) // UIIP NASB [Electronic resource]. – 2004. – Mode of access: http://itk1.bas-net.by/b522/pr_result.htm. – Date of access: 01.08.2008.UC Irvine Machine Learning Repository // University of California, Irvine, CA [Electronic resource]. – 2007. – Mode of access: http://itk1.bas-net.by/b522/pr_result.htm. – Date of access: 01.08.2008.UC Irvine Machine Learning Repository // University of California, Irvine, CA [Electronic resource]. – 2007. – Mode of access: http://itk1.bas-net.by/b522/pr_result.htm. – Date of access: 01.08.2008.Новоселова, Н.А. Нечеткое нейросетевое моделирование для получения интерпретируемого набора классифицирующих правил / Н.А. Новоселова, И.Э. Том, О.В. Красько //Новоселова, Н.А. Нечеткое нейросетевое моделирование для получения интерпретируемого набора классифицирующих правил / Н.А. Новоселова, И.Э. Том, О.В. Красько //Искусственный интеллект. – 2006. – № 2. – С. 211–214.Искусственный интеллект. – 2006. – № 2. – С. 211–214.Новоселова, Н.А. Построение нечеткой нейросетевой модели для решения задач классификации / Н.А. Новоселова // Информатика. – 2006. – № 3. – C. 5–14.Новоселова, Н.А. Построение нечеткой нейросетевой модели для решения задач классификации / Н.А. Новоселова // Информатика. – 2006. – № 3. – C. 5–14.Новоселова, Н.А. Построение нечеткой модели классификации с использованием многокритериального генетического алгоритма / Н.А. Новоселова // Искусственный интел-лект. – 2006. – № 3. – С. 613–622.Новоселова, Н.А. Построение нечеткой модели классификации с использованием многокритериального генетического алгоритма / Н.А. Новоселова // Искусственный интел-лект. – 2006. – № 3. – С. 613–622.Elomaa, T. General and efficient multisplitting of numerical attributes / T. Elomaa, J. Rousu // Machine Learning. – September, 1999. – Vol. 36, № 3. – P. 201 244.Elomaa, T. General and efficient multisplitting of numerical attributes / T. Elomaa, J. Rousu // Machine Learning. – September, 1999. – Vol. 36, № 3. – P. 201 244.Guan, S.U. Class decomposition for GA-based classifier agents – A Pittapproach /Guan, S.U. Class decomposition for GA-based classifier agents – A Pittapproach /S. U. Guan, F. Zhu // IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics, Part B: Cybernetics. – February 2004. – Vol. 34, №1. – P. 381–392.S. U. Guan, F. Zhu // IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics, Part B: Cybernetics. – February 2004. – Vol. 34, №1. – P. 381–392.Ishibuchi, H. Multi-objective evolutionary design of fuzzy rule-based systems / H. Ishibuchi, T. Yamamoto // Proc. of International Conference on Systems, Man and Cybernetics (IEEE SMC 2004), The Hague, The Netherlands, October 10-13, 2004. – The Hague, 2004 – Vol. 3. –Ishibuchi, H. Multi-objective evolutionary design of fuzzy rule-based systems / H. Ishibuchi, T. Yamamoto // Proc. of International Conference on Systems, Man and Cybernetics (IEEE SMC 2004), The Hague, The Netherlands, October 10-13, 2004. – The Hague, 2004 – Vol. 3. –P. 2362– 2367.P. 2362– 2367.Pena-Reyes, C.A. A fuzzy-genetic approach to breast cancer diagnosis / C.A. Pena-Reyes, M. Sipper // Artificial Intelligence in Medicine. – 1999. – Vol. 17. – P. 131–155.Pena-Reyes, C.A. A fuzzy-genetic approach to breast cancer diagnosis / C.A. Pena-Reyes, M. Sipper // Artificial Intelligence in Medicine. – 1999. – Vol. 17. – P. 131–155.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.