Počet záznamů: 1
Feasibility Study of an Interactive Medical Diagnostic Wikipedia
- 1.
SYSNO ASEP 0464681 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Feasibility Study of an Interactive Medical Diagnostic Wikipedia Tvůrce(i) Grim, Jiří (UTIA-B) RID, ORCID Celkový počet autorů 1 Zdroj.dok. SPMS 2016 Stochastic and Physical Monitoring Systems. - Prague : Czech Technical University, 2016 - ISBN 978-80-01-06040-7 Rozsah stran s. 31-45 Poč.str. 15 s. Forma vydání Nosič - C Akce SPMS 2016 Stochastic and Physical Monitoring Systems Datum konání 20.06.2016-24.06.2016 Místo konání Prague - Dobřichovice Země CZ - Česká republika Typ akce EUR Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. CZ - Česká republika Klíč. slova Multivariate statistics ; Medical diagnostics ; Product mixtures ; Incomplete data ; Sequential classification ; EM algorithm Vědní obor RIV IN - Informatika CEP GA14-02652S GA ČR - Grantová agentura ČR GA14-10911S GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UTIA-B - RVO:67985556 Anotace Considering different application possibilities of product distribution mixtures we have proposed three formal tools in the last years, which can be used to accumulate decision-making know-how from particular diagnostic cases. First, we have developed a structural mixture model to estimate multidimensional probability distributions from incomplete and possibly weighted data vectors. Second, we have shown that the estimated product mixture can be used as a knowledge base for the Probabilistic Expert System (PES) to infer conclusions from definite or even uncertain input information. Finally we have shown that, by using product mixtures, we can exactly optimize sequential decision-making by means of the Shannon formula of conditional informativity. We combine the above statistical tools in the framework of an interactive open-access medical diagnostic system with automatic accumulation of decision-making knowledge. Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2017
Počet záznamů: 1