DSpace Repository
Применение теоретико-модельных методов и онтологического моделирования для автоматизации диагностирования заболеваний
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
| dc.contributor.author | Пальчунов, Дмитрий Евгеньевич | ru_RU |
| dc.contributor.author | Яхъяева, Гульнара Эркиновна | ru_RU |
| dc.contributor.author | Ясинская, Ольга Владимировна | ru_RU |
| dc.creator | Новосибирский государственный университет | ru_RU |
| dc.creator | Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН | ru_RU |
| dc.creator | Novosibirsk State University | en_EN |
| dc.creator | Sobolev Institute of Mathematics SB RAS | en_EN |
| dc.date.accessioned | 2016-02-18T09:43:34Z | |
| dc.date.available | 2016-02-18T09:43:34Z | |
| dc.date.issued | 2015-11 | |
| dc.identifier.citation | Пальчунов Д. Е., Яхъяева Г. Э., Ясинская О. В. Применение теоретико-модельных методов и онтологического моделирования для автоматизации диагностирования заболеваний // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Информационные технологии. 2015. Т. 13, вып. 3. С. 42–51. | ru_RU |
| dc.identifier.citation | Palchunov D. E., Yakhyyayeva G. E., Yasinskaya O. V. Application of model-theoretic methods and ontological modeling to automate the diagnosis of diseases // Vestnik NSU Series: Information Technologies. - 2015. - Volume 13, Issue No 3. - P. 42-51. - ISSN 1818-7900. (in Russian). | en_EN |
| dc.identifier.issn | 1818-7900 | |
| dc.identifier.uri | https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/10140 | |
| dc.description.abstract | Статья посвящена разработке автоматизированных методов порождения знаний о возможном диагнозе пациента на основе анализа историй болезни других пациентов. Эти методы основаны на теоретико-модельном подходе к формализации предметной области. На основе интеграции знаний, извлечённых из историй болезней, строится онтологическая модель данной предметной области. Формализация оценочных (нечетких) суждений производится на языке теории нечетких моделей. Для получения формульного описания диагнозов пациентов используется методология анализа формальных понятий. | ru_RU |
| dc.description.abstract | The article is devoted to developing automated methods of generating knowledge about possible diagnosis of the patient based on the analysis of clinical records of other patients. These methods are based on the model-theoretic approach to the formalization of the domain. An ontological model of the domain is constructed on the base of integration of knowledge extracted from clinical records. Formalization of estimated statements is described in the language of the fuzzy model theory. We use methodology of the formal concept analysis to obtain formular descriptions of diagnoses of patients. | en_EN |
| dc.description.sponsorship | Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта №14-07-00903_а. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | Новосибирский государственный университет | ru_RU |
| dc.subject | Онтологическая модель | ru_RU |
| dc.subject | Онтология | ru_RU |
| dc.subject | Прецедентная модель | ru_RU |
| dc.subject | Нечеткая модель | ru_RU |
| dc.subject | Формальный контекст | ru_RU |
| dc.subject | Формальное понятие | ru_RU |
| dc.subject | Диагностирование заболеваний | ru_RU |
| dc.subject | Ontology | en_EN |
| dc.subject | Ontological model | en_EN |
| dc.subject | Case-based model | en_EN |
| dc.subject | Fuzzy model | en_EN |
| dc.subject | Formal context | en_EN |
| dc.subject | Formal concept | en_EN |
| dc.subject | Diagnosis of diseases | en_EN |
| dc.title | Применение теоретико-модельных методов и онтологического моделирования для автоматизации диагностирования заболеваний | ru_RU |
| dc.title.alternative | Application of model-theoretic methods and ontological modeling to automate the diagnosis of diseases | en_EN |
| dc.type | Article | ru_RU |
| dc.description.reference | 1. Pulchunov D., Yakhyaeva G. Interval fuzzy algebraic systems // Proceedings of the Asian Logic Conference. 2005. Р. 23–37. 2. Пальчунов Д. Е., Яхъяева Г. Э. Нечеткие логики и теория нечетких моделей // Алгебра и логика. 2015. Т. 54, № 1. С. 109–118. 3. Пальчунов Д. Е. Моделирование мышления и формализация рефлексии. Ч. 2: Онтологии и формализации понятий // Философия науки. 2008. Т. 37, № 2. С. 62–99. 4. Ganter B., Wille R. Formal Concept Analysis: Mathematical Foundations. Heidelberg: Springer, 1999. 5. Pal'chunov D. Lattices of Relatively Axiomatizable Classes // ICFCA. 2007. Vol. LNAI 4390. Р. 221–239. 6. Международная статистическая классификация болезней и проблем, связанных со здоровьем. 10-й пересмотр. Женева, 1995. 7. Пальчунов Д. Е., Яхъяева Г. Э. Нечеткие алгебраические системы // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Математика, механика, информатика. 2010. Т. 10, № 3. С. 75–92. 8. Yakhyaeva G. Fuzzy model truth values // Proc. of the 6th International Conference Aplimat. Bratislava, 2007. Р. 423–431. 9. Яхъяева Г. Э., Ясинская О. В. Методы согласования знаний по компьютерной безопасности, извлеченных из различных документов // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Информационные технологии. 2013. Т. 11, № 3. Р. 63–73. 10. Yakhyaeva G. Logic of Fuzzifications // Proc. of the 4th Indian International Conference on Artificial Intelligence (IICAI-09). Tumkur, India, 2009. Р. 222–239. 11. Gartner S., Ruhroth T., Burger J., Schneider K., Jurjens J. Maintaining requirements for long-living software systems by incorporating security knowledge // IEEE 22nd International Requirements Engineering Conference. 2014. Р. 103–112. 12. Priss U. Formal Concept Analysis in Information Science // Annual Review of Information Science and Technology. 2006. Vol. 40. Р. 521–543. | ru_RU |
| dc.description.reference | 1. Pal’chunov D.E., Yakhyaeva G.E. Interval fuzzy algebraic systems. Proceedings of the Asian Logic Conference , pp. 23–37, 2005. 2. Pal’chunov D.E., Yakhyaeva G.E. Fuzzy logic and the theory of fuzzy models. Algebra and Logic, vol. 54, no. 1, 2015, pp. 74–80. 3. Palchunov D.E. Simulation of thinking and formalization of reflection: II. Ontologies and formalization of concepts. Filosofiya nauki, 37(2), pp. 62–99, 2008 (in Russian). 4. Ganter B., Wille R. Formal Concept Analysis: Mathematical Foundations. Heidelberg: Springer, 1999. 5. Pal’chunov D.E. Lattices of Relatively Axiomatizable Classes. ICFCA 2007, LNAI 4390, p. 221–239, 2007. 6. The international statistical classification of the diseases and problems connected with health; 10th revision. Medecina, Geneva, 1995. 7. Palchunov D.E., Yakhyaeva G.E. Fuzzy algebraic systems. Vestnik NGU. Seriya: Mate- matica, mexanica, informatica. 2010. V.10, № 3. p. 75–92. 8. Yakhyaeva G. Fuzzy model truth values. Proceedings of the 6-th International Conference Aplimat, February 6-9, 2007, Bratislava, Slovak Republic, p. 423–431. 9. Yakhyaeva G., Yasinskaya O. Methods of coordination of knowledge on computer security, taken from various documents. Vestnik NGU. Seriya: Informacionnie texnologii, V. 11, № 3, pp. 63–73, 2013. 10. Yakhyaeva G. Logic of Fuzzifications. Proceedings of the 4th Indian International Conference on Artificial Intelligence (IICAI-09), Tumkur, India, pp. 222–239. 11. Gartner S., Ruhroth T., Burger J., Schneider K., Jurjens J. Maintaining requirements for long-living software systems by incorporating security knowledge. IEEE 22nd International Requirements Engineering Conference, pp. 103–112, 2014. 12. Priss U. Formal Concept Analysis in Information Science. Annual Review of Information Science and Technology, т. 40, pp. 521–543, 2006. | en_EN |
| dc.subject.udc | 004.4 | |
| dc.relation.ispartofvolume | 13 | |
| dc.relation.ispartofnumber | 3 | |
| dc.relation.ispartofpages | 42-51 |
