Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: classifiers synthesis

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

The method of automatic assignment ICD codes based on semantic information

Romaldowski Marcin

Computer Science and Mathematical Modelling

2019

No. 10

17--23

The paper presents the method of automatic assignment of ICD codes based on semantic information contained in clinical reports of the MIMIC-III database. It is showing the possibility of using multi-criteria optimization methods for simple classifiers fusion in a more precise classifiers complex. ICD code assignment is important in the modern hospital, more accurate automation of assigning codes will make the clinical process more efficient and can help clinicians carry out better diagnostics and effectively improve medical care systems.

W artykule przedstawiono metodę automatycznego przypisywania kodów ICD-9 na podstawie informacji semantycznych zawartych w raportach klinicznych pacjentów bazy MIMIC-III. Została pokazana możliwość wykorzystania metod optymalizacji wielokryterialnej do budowy fuzji klasyfikatorów w celu utworzenia bardziej precyzyjnych klasyfikatorów. Przypisanie kodu ICD jest ważne na wielu poziomach w nowoczesnym szpitalu, dokładniejsza automatyzacja przypisywania kodów sprawi, że proces kliniczny stanie się bardziej wydajny i może pomóc klinicystom w przeprowadzeniu lepszej diagnostyki i skutecznej poprawie systemów opieki medycznej.

Betweenness, Łukasiewicz Rough Inclusions, Euclidean Representations in Information Systems, Hyper-granules and Conflict Resolution

Polkowski L. T., Nowak B.

Fundamenta Informaticae

2016

Vol. 147, nr 2/3

337--352

In this work, we approach the problem of data analysis from a new angle: we investigate a relational method of separation of data into disjoint sub–data employing a modified betweenness relation, successfully applied by us in the area of behavioral robotics, and, we set a scheme for applications to be studied. The effect of the action by that relation on data is selection of a sub–data, say, ‘kernel’ with the property that each thing in it is a convex combination, in a sense explained below, of some other things in the kernel. One can say that kernel thus exhibited is ‘self–closed’. Algorithmically, this is achieved by means of a new construct, called by us a ‘dual indiscernibility matrix’. On the other hand, the complement to kernel consists of things in the data, which have some attribute values not met in any other thing. It is proper to call this complement to kernel the residuum. We examine both the kernel and the residuum from the point of view of quality of classification into decision classes for a few standard data sets from the UC Irvine Repository finding the results very satisfactory. Conceptually, our work is set in the framework of rough set theory and rough mereology and the main tool in inducing of the betweenness relation is the Łukasiewicz rough inclusion. Apart from the classification problem, we propose some strategies for conflict resolution based on concepts introduced in this work, and in this way we continue conflict analysis in rough set framework initiated by Zdzisław Pawlak.

Pareto filter in the process of multi-label classifier synthesis in medical diagnostics support algorithms

Ameljańczyk A.

Computer Science and Mathematical Modelling

2015

No. 1

5-10

The paper presents the possibility of using multi-criteria optimization methods for simple classifiers fusion in a more precise and reliable classifiers complex. There are defined simple classifiers (one label) in the form of classifier committees and sample the synthesis relations of classifiers allow to obtain classifiers filed with improved properties.

W pracy przedstawiono możliwość wykorzystania metod optymalizacji wielokryterialnej w procesie fuzji klasyfikatorów prostych w bardziej precyzyjne i wiarygodne klasyfikatory złożone. Przedstawiono proste (jednoetykietowe) klasyfikatory w postaci komitetów klasyfikatorów, pozwalające uzyskiwać klasyfikatory złożone o lepszych własnościach.