DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Пулатова, З. М. | - |
dc.contributor.author | Усмонов, Ж. Т. | - |
dc.date.accessioned | 2020-12-21T08:57:42Z | - |
dc.date.available | 2020-12-21T08:57:42Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.citation | Пулатова, З. М. Лингвистическая модель описания состояния объекта медицинской диагностики / З. М. Пулатова, Ж. Т. Усмонов // Медэлектроника – 2020. Средства медицинской электроники и новые медицинские технологии : сборник научных статей XII Международной научно-технической конференции, Минск, 10 декабря 2020 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2020. – С. 30–32. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/41914 | - |
dc.description.abstract | При работе с данными для определения диагноза пациента нужно учитывать разнотипные данные. Данная статья посвящена данным, с которыми может работать автоматизированная система медицинской диагностики и созданию лингвистической модели. Для описания состояния объекта диагностики определяются модели состояния пациента и диагностики. После применения модели на основе полученных данных предложены варианты медицинской диагностики. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
dc.subject | медицинская диагностика | ru_RU |
dc.subject | лингвистическая модель | ru_RU |
dc.subject | лингвистическая переменная | ru_RU |
dc.subject | нечёткое множество | ru_RU |
dc.subject | medical diagnostics | ru_RU |
dc.subject | linguistic model | ru_RU |
dc.subject | linguistic variable | ru_RU |
dc.subject | fuzzy set | ru_RU |
dc.title | Лингвистическая модель описания состояния объекта медицинской диагностики | ru_RU |
dc.type | Статья | ru_RU |
local.description.annotation | When working with data to determine the diagnosis of a patient, it is necessary to take into account different types of data. This article is devoted to the data with which an automated system of medical diagnostics can work and the creation of a linguistic model. To describe the state of the diagnostic object, models of the patient's state and diagnostics are determined. After applying the model, based on the data obtained, options for medical diagnostics are proposed. | - |
Appears in Collections: | Медэлектроника - 2020
|