Показать сокращенную информацию
Алгоритмы интеллектуального анализа данных: опыт применения в кардиологии
dc.contributor.author | Хурса, Р. В. | |
dc.contributor.author | Войтикова, М. В. | |
dc.date.accessioned | 2017-05-23T07:51:26Z | |
dc.date.available | 2017-05-23T07:51:26Z | |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.uri | https://rep.bsmu.by/handle/BSMU/14720 | |
dc.description | Хурса, Р. В. Алгоритмы интеллектуального анализа данных: опыт применения в кардиологии / Р. В. Хурса, М. В. Войтикова // Медицинский журнал. - 2017. - № 2. - С. 126-131. - Библиогр.: с. 131 (17 назв.). | ru_RU |
dc.description.abstract | Приведены примеры приложения некоторых компьютерных алгоритмов интеллектуального анализа данных (Data Mining) к параметрам сердечно-сосудистой системы (артериальное давление, вариабельность сердечного ритма), которые открывают новые диагностические возможности этих известных показателей в кардиологической функциональной диагностике. Так линейная регрессия индивидуальных рядов артериального давления пациентов и применение алгоритма Data Mining к коэффициентам регрессии позволило создать диагностическую номограмму, с помощью которой дифференцируются 10 гемодинамических классов, в том числе патологические классы у нормотензивных лиц, как проявление скрытых гемодинамических нарушений. Применение Data Mining к параметрам ВСР показало отличие регуляции кровообращения у нормотензивных лиц и у пациентов с АГ по характеристикам связей параметров ВСР. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.subject | Кровяное давление мониторы | ru_RU |
dc.subject | Номограммы | ru_RU |
dc.subject | Сердечных сокращений частота | ru_RU |
dc.subject | Автоматизированная обработка информации | ru_RU |
dc.title | Алгоритмы интеллектуального анализа данных: опыт применения в кардиологии | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |