Data Visualization While Determining Similarities of Medical Patterns

• Autorzy: Rzeźniczak T.

Warianty tytułu

PL

Wizualizacja danych w określaniu podobieństwa wzorców medycznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article presents the concept of using the theory of similarity in the recognition of medical patterns. The aim of the work is to construct a graphical model of disease entity pattern and the state of the patient's health in such a way as to use natural human ability of perception to identify similarities between them. With this approach, the representation of medical patterns can be used to support the diagnosis process of disease entities.

PL

W artykule przedstawiono koncepcję wykorzystania teorii podobieństwa w rozpoznawaniu wzorców medycznych. Celem prowadzonych prac jest skonstruowanie postaci graficznej wzorca jednostki chorobowej oraz stanu zdrowia pacjenta, w taki sposób, aby wykorzystać naturalne zdolności percepcyjne człowieka do identyfikacji podobieństwa między nimi. Dzięki takiemu podejściu, reprezentacja wzorców medycznych może zostać zastosowana do wsparcia procesu diagnozowania jednostek chorobowych.

Słowa kluczowe

EN

data visualization; similarity models; similarity relation; medical diagnostic

PL

wizualizacja danych; modele podobieństwa; relacja podobieństwa; diagnostyka medyczna

• Wydawca: Institute of Computer and Information Systems, Faculty of Cybernetics, Military University of Technology
• Czasopismo: Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych
• Rocznik: 2012
• Tom: nr 9
• Strony: 15--25
• Opis fizyczny: Bibliogr. 26 poz., wykr.

Twórcy

autor

Rzeźniczak T.

• Institute of Computer and Information Systems Faculty of Cybernetics, Military University of Technology, Kaliskiego Str. 2, 00-908 Warsaw, Poland,

Bibliografia

• [1] A. Ameljańczyk, „Analiza wpływu przyjętej koncepcji modelowania systemu wspomagania decyzji medycznych na sposób generowania ścieżek klinicznych”, Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych, Nr 4 (2009).
• [2] A. Ameljańczyk, „Wielokryterialne mechanizmy wspomagania podejmowania decyzji klinicznych w modelu repozytorium w oparciu o wzorce”, Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych, Nr 5 (2010).
• [3] M. Ankerst, ”Visual Data Mining with Pixel-oriented Visualization Techniques”, ACM SIGKDD Workshop on Visual Data Mining, San Francisco, CA, 2001.
• [4] J. Bertin, Graphics and Graphic Information-Processing, Walter de Gruyter, Berlin, 1981.
• [5] J. Bertin, Semiology of Graphics: Diagrams, Networks, Maps, The University of Wisconsin Press, Wisconsin, 1983.
• [6] S. Card, J. Mackinlay, ”The Structure of the Information Visualization Design Space”, INFOVIS '97, IEEE Computer Society Washington, DC, USA, 1997.
• [7] S. Card, J. Mackinlay, B. Shneiderman, Readings in information visualization: using vision to think, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, 1999.
• [8] W. Cleveland, R. McGill, ”Graphical Perception: Theory, Experimentation, and Application to the Development of Graphical Methods”, Journal of the American Statistical Association, 79, 531-554 (1984).
• [9] E. Goldmeier, ”Similarity in Visually Perceived Forms”, International Universities Press, Inc., 1972.
• [10] R. Goldstone, ”Similarity, Interactive Activation, and Mapping”, Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, Vol. 20, No. 1, 3-28 (1994).
• [11] P. Groenen, M. van de Velden, ”Multidimensional Scaling”, Econometric Institute Report, EI 2004-15, April (2004)
• [12] J. Groopman, Jak myśli lekarz, Wydawnictwo Dolnośląskie, Wrocław, 2009.
• [13] U. Hahn, N. Chater, L. Richardson, ”Similarity as transformation”, Cognition, 87, 1-32, Elsevier, 2003.
• [14] D. Hintzmann, ”Schema abstraction in a multiple-trace memory model”, Psychological Review, 93, 411–428 (1986).
• [15] S. Imai, ”Pattern similarity and cognitive transformations”, Acta Psychologica, 41, 433–447 (1997).
• [16] J. Kruskal, ”Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a nonmetric hypothesis”, Psychometrika, 29, 1–27 (1964)
• [17] L. Larkey, A. Markman, ”Processes of Similarity Judgment”, Cognitive Science, 29, 1061-1076, Cognitive Science Society, Inc., 2005.
• [18] A. MacEachren, How Maps Work, The Guilford Press, New York, 1995.
• [19] J. Mackinlay, ”Automating the Design of Graphical Presentations of Relational Information”, ACM Transactions on Graphics , Vol. 5, Issue 2, New York, USA, April, 1986.
• [20] A. Markman, D. Gentner, ”Structural Alignment during Similarity Comparisons”, Cognitive Psychology, 25, 431-467, Academic Press, 1993.
• [21] D. Medin, R. Goldstone, A. Markman, ”Comparison and choice: Relations between similarity processes and decision processes”, Psychonomics Bulletin and Review, 2, 1-19 (1995).
• [22] R. Nosofsky, ”Attention, similarity and the identification-categorization relationship”, Journal of Experimental Psychology, 115, 39–57 (1986).
• [23] H. Siirtola, ”Interactive Visualization of Multidimensional Data”, Dissertations in Interactive Technology, Vol. 7, 2007.
• [24] A. Tversky, ”Features of Similarity”, Psychological Review, Vol. 84, Number 4, 327-352, American Psychological Association , July, 1977.
• [25] A. Tversky, I. Gati, ”Studies of Similarity”, in: Cognition and Categorization, 79-98, E. Rosch & B. B. Lloyd (Eds.), Hillsdale, 1978.
• [26] C. Ware, Information Visualization: Perception for Design, 2nd Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2004.