Wybrane metody rozpoznawania obiektów i ich wykorzystanie przy wspomaganiu procesów podejmowania decyzji na przykładzie diagnostyki medycznej

• Autorzy: Czesław Domański , Małgorzata Misztal
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Podjęcie każdej decyzji wymaga systematycznego i rozważnego zgłębienia wszystkich możliwych sposobów działania, a następnie wyboru jednego z nich. Cel analizy decyzyjnej można zatem określić jako stworzenie procedur porównujących alternatywne sposoby działania i kryteriów, na podstawie których można by podejmować decyzje. Znaczny wpływ na powstanie i rozwój narzędzi usprawniających działalność człowieka wywarł rozwój techniki komputerowej. Postępy informatyzacji stały się siłą napędową rozwoju tych kierunków nauki, które opierają się na mocy obliczeniowej komputerów lub wykorzystują specyfikę obliczeń komputerowych w celu bardziej efektywnego rozwiązywania problemów występujących w praktyce. Przykładem są tutaj metody wspomagania procesów podejmowania decyzji będące przedmiotem badań w rozpoznawaniu obrazów, przy czym obraz jest tu rozumiany jako ilościowy opis obiektu, zdarzenia lub zjawiska. Rozpoznawanie jest procesem wieloetapowym, który można zdefiniować jako proces przetwarzania informacji, podczas którego relatywnie duża ilość danych wejściowych zostaje przetworzona na mniejszą ilość danych użytecznych, zakończony klasyfikacją.(fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Podejmowanie decyzji; Proces podejmowania decyzji; Medycyna; Komputerowe systemy wspomagania jakości

EN

Decision making; Decision making process; Medicine; Computer aided quality assurance

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 1999
• Tom: Modelowanie preferencji a ryzyko '99. Cz. 2.
• Strony: 3

Twórcy

autor

Czesław Domański

• Uniwersytet Łódzki

autor

Małgorzata Misztal

• Uniwersytet Łódzki

Bibliografia

• Domański Cz. i inni. (1998). Statystyczne systemy ekspertowe. UŁ, Łódź.
• Gatnar E. (1998). Symboliczne metody klasyfikacji danych. PWN, Warszawa.
• Hertz J. i inni. (1995). Wstęp do teorii obliczeń neuronowych. WNT, Warszawa.
• Jajuga K. (1990). Statystyczna teoria rozpoznawania obrazów. PWN, Warszawa.
• Jajuga K. (1993). Statystyczna analiza wielowymiarowa. PWN, Warszawa.
• Krzyśko M. (1990). Analiza dyskryminacyjna. WNT, Warszawa.
• Loh W.-Y., Shih Y.-S. (1997). Split Selection Methods for Classification Trees. Statistica Sinica, 7, s. 815-840.
• Misztal M. (1999). Wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych do dyskryminacji pacjentów z chorobą wieńcową leczonych operacyjnie. Materiały z konferencji. Wrocław (w druku).
• StatSoft, Inc. (1995). STATISTICA for Windows [Computer Program Manual], Tulsa.
• Żurada J. i inni. (1996). Sztuczne sieci neuronowe. PWN, Warszawa.