«Разработка автоматизированной системы оценки состояния печени на основании результатов морфологических исследований»

Электронная библиотека

1. Капустина Е.А. Выделение и анализ числовых характеристик морфологических признаков для оценки состояния печени// Сборник трудов магистрантов 2005 Донецкого национального технического университета. Выпуск 4. — Донецк, ДонНТУ Министерства образования и науки Украины, 2005. (HTML, рисунков нет, размер 24.6Кб)
   

   В результате исследования существующих методов оценки состояния печени на основании результатов морфологических исследований выделены числовые характеристики морфологических признаков. Приведенные характеристики проанализированы, определены безизбыточность и достаточность набора признаков.

2. Краткий курс по экспертным системам (HTML, рисунки, размер 50.3Кб)
   Источник: http://www.mari-el.ru/mmlab/home/AI/ ©Лаборатория Систем Мультимедиа — лекции по дисциплине «Искусственный интеллект»
   Обработка текста и оформление HTML: Капустина Е.А.

   Материал представляет собой лекционный курс. Изложены базовые понятия для введения читателям представлений об экспертных системах. Дана классификация ЭС, показаны области применения, ограничения по возможности применения ЭС для решения практических задач, рассмотрены компоненты ЭС и их взаимодействие между собой. С графическими иллюстрациями. Ценность — 10 баллов.

3. Морозов Н.М. Модели и методы решения задач в интеллектуальных системах (HTML, рисунков нет, 43.0Кб)
   Источник: http://khpi-iip.mipk.kharkiv.edu/library/ — библиотека кафедры "Информатика и интеллектуальная собственность" Национального технического университета Украины ХПИ.
   Обработка текста и оформление HTML: Капустина Е.А.

   Краткий обзор существующих подходов к представлению предметных областей в интеллектуальных системах и методов решения задач. Кратко изложена сущность существующих методов, базирующихся на: поиске в пространстве состояний; редукции; дедуктивном выборе; немонотонных и вероятностных логиках. Ценность — 9.5 балла.

4. Трофимов В.Е. База данных+CLIPS=База знаний// Компьютеры+программы. — 2003. — N 10. — C. 56–61 (HTML, рисунков нет, 26.0Кб)
   Оформление HTML: Капустина Е.А.

   Статья посвящена применению языка представления знаний CLIPS для создания баз знаний различных предметных областей. Пояснение различий между базами данных и базами знаний. В удобной доступной форме на небольших примерах показаны основы программирования на CLIPS простейших баз знаний. Простота и доступность изложения особенно будут оценены новичками, только приступающими к изучению CLIPS. Ценность — 10 баллов.

5. Трофимов В.Е. Фрейм как высшая стадия структурирования// Компьютеры+программы. — 2004. — N 7. — C. 45–54 (HTML, рисунков нет, 15.6Кб)
   Оформление HTML: Капустина Е.А.

   Одним из средств структурирования, которое находит в настоящее время все возрастающее применение при построении экспертных систем, является система фреймов. В статье рассматриваются особенности ее построения и применения на практике. С примером программы на языке CLIPS. Ценность — 10 баллов.

6. Шкала Серова (HTML, рисунков нет, 6.49Кб)
   Источник: информация любезно предоставлена сотрудниками Донецкого Диагностического Центра ДОКТМО.
   Оформление HTML: Капустина Е.А.

   Шкалы гистологических индексов применяются повсеместно во всем мире при диагностировании патологий печени на основании результатов морфологических исследований биоптатов. В различных странах используются шкалы R.G.Knodell (ИГА), Dermet, Scheuer. В нашей стране в практике принята к использованию шкала, предложенная акад. Серовым В.В. Ценность — 9 баллов.

7. Каримов Р.Н. Основы дискриминантного анализа. Учебно–методическое пособие. — Саратов: СГТУ, 2002. — 108 с.: ил. (HTML, рисунки, 62.4Кб)
   Источник: http://www.alexbar.narod.ru/diskrim/
   Обработка текста и оформление HTML: Капустина Е.А.

   Теоретические сведения по основам канонического дискриминантного анализа с примером проведения анализа на основании реальных медицинских данных. Ценность — 10 баллов.

8. Дискриминантные функции для классификации многомерных объектов (HTML, рисунки, 23.5Кб)
   Источник: http://www.tolcom.ru/kiril/Library/Book1/content383/ — Многомерные методы анализа: дискриминатный анализ.
   Обработка текста и оформление HTML: Капустина Е.А.

   Теоретические сведения о применении дискриминантных функций для классификации многомерных объектов (объектов, характеризующихся множеством признаков). Изложены принципы 2–х подходов: Байесовской схемы принятия решения и линейного дискриминатного анализа. Ценность — 9 баллов.

9. Кластерный анализ (HTML, рисунки, 16.9Кб)
   Источники: http://www.tolcom.ru/kiril/Library/Book1/content373/ — Задачи о классификациях: кластерный анализ.
   http://www.i2.com.ua/index.php?dir=Articles/ — Материалы по анализу данных с применением интеллектуальных технологий. Обработка текста и оформление HTML: Капустина Е.А.

   Ценность — 9 баллов.

10. Медовый В.С. Зачем нужна и сколько стоит автоматизированная микроскопия? (PDF, 167Кб)
    Источник: http://mecos.ru/ ©ЗАО «МЕКОС»

    Краткий обзор современного рынка медицинских систем автоматизированной микроскопии. Статья была использована при выполнении обзора существующих подходов к анализу биоптатов печени. Ценность — 6.5 балла.

11. Специальные символы HTML (HTML, рисунков нет, 42.2Кб)
    Источник: http://wdh.suncloud.ru/entities.htm ©Справочник Веб-разработчика: современные технологии WWW.

    Собранная воедино справочная информация о специальных символах HTML (включая символы латиницы, математические символы и греческие буквы и прочие занимательные загогулины). Незаменимые сведения для тех, крому срочно понадобилось вставить на HTML-страницу символы ¥ или €, § или ‰, æ или Œ или не раз мною использованные ©, ® и ™. Ценность — 6.5 балла.

Примечание: ценность того или иного материала оценивалась исходя из моих субъективных взглядов и пользы в моей работе по 10–бальной шкале (0 — минимальная ценность (нету никакой), 10 — максимальная ценность (бесценный материал :-)))