Презентация Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине онлайн

На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 64 слайда. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.
Презентации » Устройства и комплектующие » Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине



Оцените!
Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
  • Тип файла:
    ppt / pptx (powerpoint)
  • Всего слайдов:
    64 слайда
  • Для класса:
    1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
  • Размер файла:
    1.79 MB
  • Просмотров:
    67
  • Скачиваний:
    2
  • Автор:
    неизвестен



Слайды и текст к этой презентации:

№1 слайд
Системы принятия решений на
Содержание слайда: Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине

№2 слайд
Области применения ЭС
Содержание слайда: Области применения ЭС интерпретация, прогноз диагностика, мониторинг планирование, проектирование отладка управление

№3 слайд
Классификация задач ЭС
Содержание слайда: Классификация задач ЭС Интерпретирующие системы предназначены для формирования описания ситуаций по результатам наблюдений или данным, получаемым от различного рода сенсоров(датчиков). Типичные задачи, решаемые с помощью интерпретирующих систем – распознание образов и определение химической структуры вещества

№4 слайд
Классификация задач ЭС
Содержание слайда: Классификация задач ЭС Прогнозирующие системы предназначены для прогнозирования хода событий в будущем на основании модели прошлого и настоящего Типичные задачи, решаемые с помощью прогнозирующих систем – предсказание погоды и прогноз ситуаций на финансовых рынках.

№5 слайд
Классификация задач ЭС
Содержание слайда: Классификация задач ЭС Диагностирующие системы предназначены для обнаружения источника неисправности (или определение стадии заболевания в живом организме), по результатам наблюдений за поведением контролируемой системы (биологической или технической).

№6 слайд
Классификация задач ЭС
Содержание слайда: Классификация задач ЭС Системы мониторинга Анализируют поведение системы и, сравнивая полученные данные с критическими точками заранее составлен- ного плана, прогнозируют вероятность достижения поставленной цели. Типовые области приложения таких систем – мониторинг состояния здоровья послеопера -ционных больных, контроль движения воздушного транспорта и наблюдение за состоянием энергетических объектов.

№7 слайд
Классификация задач ЭС
Содержание слайда: Классификация задач ЭС Системы проектирования предназначены для структурного синтеза конфигурации объектов (компонентов проектируемой системы) при заданных ограничениях. Типичными задачами для таких систем выбор схемы лечения в зависимости от поставленного диагноза, синтез электронных схем, компоновка архитектурных планов.

№8 слайд
Классификация задач ЭС
Содержание слайда: Классификация задач ЭС Системы контроля обеспечивают адаптивное управление поведением сложных человеко-машинных систем, прогнозируя появление возможных сбоев и планируя действия, необходимые для их предупреждения. Областью примененения таких систем является управление воздушным транспортом, деловой активностью в бизнесе.

№9 слайд
Определение экспертной
Содержание слайда: Определение экспертной системой вычислительная система, которая использует знания специалистов о некоторой конкретной узко специализированной предметной области и которая в пределах этой области способна принимать решения на уровне эксперта-профессионала

№10 слайд
Определение экспертной
Содержание слайда: Определение экспертной системой это система определяемых набором взаимосвязанных правил, формулирующих опыт специалистов в некоторой области и механизмов решения, позволяющим распознать ситуацию, поставить диагноз, давать рекомендации к действию.

№11 слайд
Примеры экспертных систем
Содержание слайда: Примеры экспертных систем MYCIN Назначение: Выбор антимикробной терапии в условиях стационара Представление знаний: правила, обратные цепочки, дерево контекстов Действующий прототип

№12 слайд
Примеры экспертных систем
Содержание слайда: Примеры экспертных систем NEOMYCIN Назначение: Лечение менингита и других заболеваний Представление знаний: правила, обратные цепочки, дерево контекстов Действующий прототип

№13 слайд
Примеры экспертных систем
Содержание слайда: Примеры экспертных систем Tropicaid Назначение: помощь при диагностике в амбулаториях в тропических условиях Представление знаний: фреймы Описано 400 заболеваний Действующий прототип

№14 слайд
Примеры экспертных систем
Содержание слайда: Примеры экспертных систем CASNET / Glaukoma Назначение: предназначена для диагностики и лечения глаукомы Представление знаний: семантические сети

№15 слайд
Примеры экспертных систем
Содержание слайда: Примеры экспертных систем PUFF Назначение: диагностика заболеваний легких Представление знаний: правила, обратные цепочки Промышленная

№16 слайд
В чем различие ? данных и
Содержание слайда: В чем различие ? данных и знаний

№17 слайд
В чем различие данных и
Содержание слайда: В чем различие данных и знаний? Данные — это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства

№18 слайд
В чем различие данных и
Содержание слайда: В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы: D1 данные как результат измерений и наблюдений D2 данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники) D3 модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций; D4 данные в компьютере на языке описания данных D5 базы данных на машинных носителях информации

№19 слайд
В чем различие данных и
Содержание слайда: В чем различие данных и знаний? Знания — это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области

№20 слайд
В чем различие данных и
Содержание слайда: В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным. Z1 знания в памяти человека как результат мышления Z2 материальные носители знаний (учебники, методические пособия) Z3 поле знаний — условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих Z4 знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы — см. далее) Z5 база знаний на машинных носителях информации. Часто используется такое определение знаний

№21 слайд
Структура знаний в базе знаний
Содержание слайда: Структура знаний в базе знаний

№22 слайд
В чем различие данных и
Содержание слайда: В чем различие данных и знаний? При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным. Z1 знания в памяти человека как результат мышления Z2 материальные носители знаний (учебники, методические пособия) Z3 поле знаний — условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих Z4 знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы — см. далее) Z5 база знаний на машинных носителях информации. Часто используется такое определение знаний

№23 слайд
Знания предметной области
Содержание слайда: Знания предметной области «Медицинская диагностика» Знания о заболеваниях Знания о наблюдениях Знания о событиях Знания о признаках Знания об анатомо-физиологических особенностях

№24 слайд
Знания предметной области
Содержание слайда: Знания предметной области «Медицинская диагностика» Знания об этиологиях Знания об осложнениях Знания о нормальной реакции Знания о реакции на воздействие события Знания о клиническом проявлении Знания о клиническом проявлении, измененном воздействием события

№25 слайд
Структура экспертной системы
Содержание слайда: Структура экспертной системы

№26 слайд
Компоненты экспертной системы
Содержание слайда: Компоненты экспертной системы Лингвистический процессор преобразует входные данные, представленные на ограниченном естественном языке, в представление на внутреннем языке системы преобразует сообщения системы, выраженные на внутреннем языке, в сообщения на ограниченном естественном языке

№27 слайд
Компоненты экспертной системы
Содержание слайда: Компоненты экспертной системы Объяснительный блок как правила используют информацию пользователя; почему использовались (не использовались) данные правила; какие были сделаны выводы. Все объяснения даются на ограниченном естественном языке.

№28 слайд
Компоненты экспертной системы
Содержание слайда: Компоненты экспертной системы Интерпретатор или решатель определяет множество означенных правил (означиваний), т.е. множество правил, которые удовлетворяются на некотором наборе текущих данных; выполняет определенные означивания, производя изменения в рабочей памяти. Можно показать, что продукционные системы по Ньюэллу являются некоторым неформальным обобщением алгоритмов Маркова. Интерпретатор может быть представлен четверкой: I = (V, S, R,W)

№29 слайд
Компоненты экспертной системы
Содержание слайда: Компоненты экспертной системы Интерпретатор или решатель V— процесс выбора, осуществляющий выбор из Р и из F подмножества активных продукций Рv и подмножества активных данных S — процесс сопоставления, определяющий множество означиваний, т.е. множество пар: правило (рi) - данные (di) R — процесс разрешения конфликтов (или процесс планирования), определяющий, какое из означиваний будет выполняться. W — процесс, осуществляющий выполнение выбранного означенного правила

№30 слайд
Компоненты экспертной системы
Содержание слайда: Компоненты экспертной системы База Знаний организованная совокупность знаний, относящихся к какой-нибудь предметной области.

№31 слайд
Компоненты экспертной системы
Содержание слайда: Компоненты экспертной системы База Знаний Решающие знания содержат информацию, используемую для выбора способа интерпретации знаний, подходящего к текущей ситуации

№32 слайд
Компоненты экспертной системы
Содержание слайда: Компоненты экспертной системы База Знаний Управляющие знания представляют собой некоторый набор стратегий

№33 слайд
Компоненты экспертной системы
Содержание слайда: Компоненты экспертной системы База Знаний Метазнания – это знания о знаниях, т.е. это знания экспертной системы о себе, своей работе, своей структуре, своей базе знаний и схеме рассуждения.

№34 слайд
Пример экспертной системы
Содержание слайда: Пример экспертной системы Перечень вопросов для интервьюирования пациента.

№35 слайд
Примеры правил системы MYCIN
Содержание слайда: Примеры правил системы MYCIN

№36 слайд
Примеры правил системы MYCIN
Содержание слайда: Примеры правил системы MYCIN

№37 слайд
Примеры правил системы MYCIN
Содержание слайда: Примеры правил системы MYCIN

№38 слайд
Оргправило системы MYCIN,
Содержание слайда: Оргправило системы MYCIN, записанное на языке CLIPS (defrule diagnosis (patient (name Jones) (organism organism-1)) (organism (name organism-1) (morphology rod) (aerobicity aerobic)) => (assert (organism (name organism-1) (identify enterobacteriaceae) (confidence 0.8))) На языке CLIPS представление правила имеет следующий формат: (defrule <наименование правила> <предпосылка1> <предпосылка m > => <действие 1> <действие n>

№39 слайд
Рейтинг качества диагностики
Содержание слайда: Рейтинг качества диагностики систем MYCIN на основе заключения 8 экспертов 10 клинических случаев

№40 слайд
Логические операции с
Содержание слайда: Логические операции с высказываниями Отрицание Отрицанием высказывания A называется высказывание  A (читается, как «неверно. что A» или кратко «не - A» ), которое истинно, когда A – ложно, и ложно когда A – истинно.

№41 слайд
Логические операции с
Содержание слайда: Логические операции с высказываниями Конъюнкция Конъюнкцией высказываний A и B называется высказывание A  B (читается A и B), которое истинно тогда и только тогда, когда истинны оба эти высказывания.

№42 слайд
Логические операции с
Содержание слайда: Логические операции с высказываниями Дизъюнкция Дизъюнкцией высказываний A и B называется высказывание A  B ( читается “A или B”), которое истинно тогда и только тогда, когда истинно хотя бы одно из этих высказываний.

№43 слайд
Логические операции с
Содержание слайда: Логические операции с высказываниями Импликация Импликацией высказываний A и B называется высказывание A  B (читается – “если A, то B”), которое ложно тогда и только тогда, когда A истинно, а B ложно.

№44 слайд
Логические операции с
Содержание слайда: Логические операции с высказываниями Кванторы Пусть x – предметная переменная, областью значений которой служит некоторое множество M ; P – одноместный предикат, определенный на множестве M. Если каждый элемент множества M обладает свойством P, то мы получим истинное высказывание: «Для всех x (из множества M) имеет место P(x)».

№45 слайд
Логические операции с
Содержание слайда: Логические операции с высказываниями Кванторы Выражение «для всех» обозначается знаком , который называется квантором всеобщности . При кванторе пишется предметная переменная, которую он связывает в соответствующей . Так, символ x читается : «для всякого x». Квантор всеобщности используется для выражения общих высказываний.

№46 слайд
Логические операции с
Содержание слайда: Логические операции с высказываниями Кванторы Если свойством P обладают хотя бы некоторые элементы области определения этого предиката, тогда истинно высказывание «Существуют x, для которых имеет место P(x)». Выражение «некоторые» обозначается знаком , который называется квантором существования . При кванторе существования пишется пред­мет­ная переменная, которую он связывает. Выражение x читается : «существует x такое, что …» или «для некоторого x». Квантор существования используется для частных высказываний.

№47 слайд
Логические операции с
Содержание слайда: Логические операции с высказываниями Кванторы Квантор общности можно истолковать как обобщение конъюнкции, а квантор существования – как обобщение дизъюнкции. В самом деле, если область определения M предиката P конечна, скажем M = {a1, a2, …, an}, высказывание xP(x) эквивалентно конъюнкции Pa1Pa2…Pan, а высказывание xP(x) – дизъюнкции Pa1Pa2…Pan.

№48 слайд
Искусственные нейронные сети
Содержание слайда: Искусственные нейронные сети (ИНС; artificial neural networks) Нелинейная система, позволяющая классифицировать данные гораздо лучше, чем обычно используемые линейные методы. В приложении к медицинской диагностике ИНС дают возможность значительно повысить специфичность метода, не снижая его чувствительность

№49 слайд
Генетические алгоритмы Данные
Содержание слайда: Генетические алгоритмы Данные программы имитируют реальные биологические процессы. 1 шаг – кодировка исход. данных (хромосом) в БД. Весь набор хромосом – популяция. 2 шаг – сопоставление хромосом . Обработка процедурами: репродукция, мутации, рекомбинации и миграции. Получаем новые данные с более совершенными знаниями

№50 слайд
Семантическая сеть - это
Содержание слайда: Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги отношения между ними. Типы отношений: часть-целое: класс-подкласс; элемент множества; атрибутивные связи: - иметь свойство; - иметь значение функциональные связи: - производит; - влияет; количественные: - больше; - меньше; - равно;

№51 слайд
Фрейм - это абстрактный образ
Содержание слайда: Фрейм - это абстрактный образ для представления некого стереотипа восприятия. Типы фреймов: фрейм – структура, используется для обозначения объектов и понятий; фрейм – роль ( врач, пациент, клиент, студент); фрейм – сценарий ( интервьюирование пациента, экзамен); фрейм – ситуация ( тревога, гомеостаз, рабочий режим учтройства).

№52 слайд
Структура фрейма
Содержание слайда: Структура фрейма

№53 слайд
Структура фрейма
Содержание слайда: Структура фрейма

№54 слайд
Фреймовое представление
Содержание слайда: Фреймовое представление нормального физиологического процесса

№55 слайд
Фреймовое представление
Содержание слайда: Фреймовое представление этиологии

№56 слайд
Фреймовое представление
Содержание слайда: Фреймовое представление этиологии первично-гангренозного аппендицита

№57 слайд
Компьютерное биорезонансное
Содержание слайда: Компьютерное биорезонансное тестирование состояния организма Бирезонансная терапия уже признана эффективным методом диагностирования и лечения Принцип диагностирования основан на биорезонансном тестировании по принципу обратной связи с организмом человека, с активацией подкорковых структур мозга. Этот метод тестирования позволяет проследить этапы перехода от здоровья к болезни по изменению волновых характеристик тканей и даже отдельных клеток организма, При этом осуществляется спектральный анализ вихревых магнитных полей, возникающих в процессе электрохимических превращений в живых клетках.

№58 слайд
Аппаратно -програмный
Содержание слайда: Аппаратно -програмный комплекс ОБЕРОН (Метатрон) компьютерная диагностика программно-аппаратный комплекс для нелинейного анализа, разработка которого принадлежит Институту прикладной психофизики г. Омск (ИПП). АПК «Оберон» способен анализировать слабые магнитные поля микроорганизмов, групп клеток и органов. Он отслеживает практически любые их состояния по изменению характеристик биополей (частотных и амплитудных). Их слабые излучения снимаются бесконтактно, с помощью специальных датчиков (обычно размещаются на голове, как наушники) и многократно усиливается с использованием эффекта частотного резонанса. http://www.oberon.lifekaif.ru/test.htm

№59 слайд
Примеры исследования органов
Содержание слайда: Примеры исследования органов биорезонансным методом Здесь вы видите компьютерный образы органов. А вот маркеры состояния их отдельных участков — это индивидуальные показатели конкретного человека

№60 слайд
Содержание слайда:

№61 слайд
Содержание слайда:

№62 слайд
Аппарат Оберон Экспертная
Содержание слайда: Аппарат Оберон Экспертная диагностическая система под управлением опытного врача способна дать точные ответы Предназначен для проведения компьютерного нелинейного анализа и прогноза состояния исследуемых систем. Данный комплекс позволяет определить условия стабильного существования любой материальной системы (объекта), вне зависимости от структурной организации (механическая, физико-химическая, биологическая).

№63 слайд
Содержание слайда:

№64 слайд
Литература Джексон П.
Содержание слайда: Литература Джексон П. Введение в экспертные системы. – М.: Изд.дом «Вильямс», 2001. – 624 с. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф.Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб: ПИТЕР, 2001.- 480 с. Гешелин С.А. TNM – классификация злокачественных опухолей и комплексное лечение онкологических больных. – К.: Здоров’я, 1996. -184 с. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Тим Джонс. – М.: ДМК Пресс, 2006- 312 с. The Medical Algorithms Project -- http://www.medalreg.com

Скачать все slide презентации Системы принятия решений на основе экспертных систем в медицине одним архивом:
Похожие презентации