Программная система определения степени тяжести перитонита Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

<Тешетневс^ие чтения. 2016

4. Lapko A. V., Lapko V. A. Construction of Confidence Limits for the Probability Density Function on the Basis of Nonparametric Estimation of the Function // Measurement Techniques. 2014. Vol. 56. No. 12. Pp. 1354-1357.

5. Lapko A. V., Lapko V. A. Regression estimate of the multidimensional probability density and its properties // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2014. Vol. 50. No. 2. Pp. 148-153.

References

1. Pugachev V. S. Teoriya veroyatnostey i matemati-cheskaya statistika [Probability Theory and Mathematical Statistics]. Moscow, Fizmatlit Publ., 2002, 496 p.

2. Lapko A. V., Lapko V. A. Nonparametric algorithms of pattern recognition in the problem of testing a statistical hypothesis on identity of two distribution laws

of random variables. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2010. Vol. 46, No. 6, pp. 545-550.

3. Lapko A. V., Lapko V. A. Comparison of empirical and theoretical distribution functions of a random variable on the basis of a nonparametric classifier. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2012. Vol. 48, No. 1, pp. 37-41.

4. Lapko A. V., Lapko V. A. Construction of Confidence Limits for the Probability Density Function on the Basis of Nonparametric Estimation of the Function. Measurement Techniques, 2014. Vol. 56, No. 12, pp. 1354-1357.

5. Lapko A. V., Lapko V. A. Regression estimate of the multidimensional probability density and its properties. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing, 2014. Vol. 50, No. 2, pp. 148-153.

© HanKO A. B., HanKO B. A., MpoHeH E. A., 2016

УДК 004.891.3

ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТЕПЕНИ ТЯЖЕСТИ ПЕРИТОНИТА

Л. В. Липинский1, Т. В. Кушнарева1*, Е. В. Дябкин2

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31 2Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В. Ф. Войно-Ясенецкого Российская Федерация, 660022, г. Красноярск, ул. Партизана Железняка, 1 E-mail: [email protected]

Рассматриваются вопросы разработки и применения программных систем в медицинской сфере. Дистанционные и автоматизированные средства диагностики здоровья являются актуальной научной задачей, особенно для ракетно-космической отрасли.

Ключевые слова: деревья принятия решений, медицинская диагностика.

SOFTWARE SYSTEM DETERMINING THE SEVERITY OF PERITONITIS

L. V. Lipinskiy1, T. V. Kushnareva1*, E. V. Dyabkin2

1Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation

2Krasnoyarsk State Medical University 1, Partizana Zheleznyaka Str., Krasnoyarsk, 660022, Russian Federation E-mail: [email protected]

The paper discusses issues related to the development and application of software systems in the medical field. Remote and automated health diagnostic tools are significant scientific task especially for the space industry.

Keywords: decision trees, medical diagnosis.

Введение. Авторами была разработана программная система «Определение степени тяжести перитонита», которая позволит повысить эффективность диагностики заболевания. Система не подвержена человеческому фактору, скорость расчета значений показателей выше, чем у специалиста-врача, ошибка классификации степени тяжести составила 0 % на

тестовой выборке, предоставленной медицинскими специалистами, что гарантирует качественную постановку диагноза. В программе предусмотрено определение степени тяжести перитонита как у одного пациента, так у группы. Сам алгоритм программы представляет дерево принятия решений (рис. 1), полученное с помощью программной системы, зарегистриро-

Математические методы моделирования, управления и анализа данных.

ванной в реестре программ для ЭВМ Федеральной службы по интеллектуальной собственности (свидетельство о регистрации программной системы № 2015615158, дата 12 мая 2015), для автоматизированного формирования деревьев принятия решений медом генетического программирования [1—5]. Дистанционные и автоматизированные средства диагностики здоровья являются актуальной научной задачей, особенно для ракетно-космической отрасли.

Реализация алгоритма. Приведенный алгоритм был заложен в основу вычислений программной сис-

темы «Определение степени тяжести перитонита», интерфейс которой можно видеть на рис. 2.

Заключение. Результатами исследования стали: дерево принятия решений, которое является моделью диагностики, и разработанная программная система «Определение степени тяжести перитонита» со всем необходимым для медицинских работников функционалом, свойствами и возможностями. Оба результата могут быть применены в повседневной практике медицинского специалиста в учреждениях Красноярска для повышения эффективности труда.

Рис. 1. Дерево принятия решений для программной системы «Определение степени тяжести перитонита»

Рис. 2. Интерфейс программной системы

Библиографические ссылки ванного формирования деревьев принятия решения //

Решетневские чтения : материалы XVIII Междунар. 1. Кушнарева Т. В., Липинский Л. В. Алгоритм ге- науч. конф., посвящ. 90-летию со дня рождения гене-нетического программирования для автоматизиро- рального конструктора ракетно-космических систем

Решетневс^ие чтения. 2016

акад. М. Ф. Решетнева / СибГАУ. Красноярск, 2014. Т. 2. С. 84-86.

2. Гибридный эволюционный алгоритм автоматизированного формирования деревьев принятия решения / Л. В. Липинский, Т. В. Кушнарева [и др.] // Вестник СибГАУ. 2014. Вып. 5(57). С. 85-92.

3. Koza J. R. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection, MIT Press. 1992.

4. Кушнарева Т. В. О применении деревьев принятия решения в задачах медицинской диагностики // Проспект Свободный-2015 : материалы науч. конф., посвященной 70-летию Великой Победы (15-25 апр. 2015 г.) [Электронный ресурс] / отв. ред. Е. И. Костог-лодова. / СФУ. Красноярск, 2015. Естественно-научное направление «Математика, информатика: моделирование и оптимизация сложных систем». С. 31-32.

5. Кушнарева Т. В., Липинский Л. В. Анализ и интерпретация результатов при автоматизированном формировании деревьев принятия решений методом генетического программирования // Решетневские чтения : материалы XIX Междунар. науч. конф., по-свящ. 55-летию Сиб. гос. аэрокосмич. ун-та им. акад. М. Ф. Решетнева / СибГАУ. Красноярск, 2015. Т. 2. С. 57-59.

References

1. Kushnareva T. V., Lipinski L. V. Algoritm geneticheskogo programmirovaniya dlya

avtomatizirovannogo formirovaniya derev'ev prinyatiya resheniya [Genetic Programming Algorithm for Automated Decision Tree]. "Reshetnev reading". Proceedings of the XVIII International scientific conference dedicated to the 90th anniversary of General Designer of rocket and space systems Reshetnev.

Krasnoyarsk: Siberian State Aerospace University, 2014. Vol. 2. P. 84-86.

2. Gibridnyy evolyutsionnyy algoritm avtomatizirovannogo formirovaniya derev'ev prinyatiya resheniya [Hybrid evolutionary algorithm for the automated design of decision trees] / Lipinski L. V., Kushnareva T. V., Popov E. A., etc // Bulletin of the Siberian State Aerospace University. ak. M. F. Reshetnev. Issue. 5 (57), Krasnoyarsk, 2014, pp. 85-92.

3. Koza J. R. (1992) Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection, MIT Press.

4. Kushnareva T. V. O primenenii derev'ev prinyatiya resheniya v zadachakh meditsinskoy diagnostiki [The application of a decision tree for purposes of medical diagnosis] // Prospectus Free-2015: scientific materials. Conf., dedicated to the 70th anniversary of the Great Victory (15-25 April 2015) [electronic resource] / Ed. E. I. Kostoglodova. Krasnoyarsk : Sib. Feder. University Press, 2015. direction of natural science - mathematics, computer science: modeling and optimization of complex systems. S. 31-32.

5. Kushnareva T. V, Lipinski L. V. Analiz i interpretatsiya rezul'tatov pri avtomatizirovannom formirovanii derev'ev prinyatiya resheniy metodom geneticheskogo programmirovaniya [Analysis and interpretation of results in the automated design of decision tree by genetic programming]. "Reshetnev reading". Proceedings of the XIX International scientific conference dedicated to the 55th anniversary of Reshetnev Siberian State Aerospace University. Krasnoyarsk : Siberian State Aerospace University, 2015. Vol. 2. P. 57-59.

© ^nnHHCKHH H. B., KymHapeBa T. B., ^S6KHH E. B., 2016

УДК 004.89

АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ АЛГОРИТМОВ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ НА УСЛОВИЯ РАДИОВИДИМОСТИ НАВИГАЦИОННЫХ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ

Ю. С. Ломаев

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

E-mail: [email protected]

Представлена информация в части анализа условий распространения навигационных сигналов от навигационных космических аппаратов (НКА) до космических аппаратов (КА) слежения. В рамках проводимого анализа особое место отведено алгоритмам обработки излучаемых навигационных сигналов. Рассмотрен модифицированный алгоритм фильтрации сигналов в качестве усовершенствования стандартных методов фильтрации.

Ключевые слова: радиовидимость, навигационные сигналы, обработка сигналов, модуляция, фильтрация, космический аппарат.