Використання байєсівських процедур розпізнавання з незалежними ознаками до запальних процесів при гліомах, метастазах та менінгіомах за показниками швидкості осідання еритроцитів

Abstract

Мета роботи. Підвищення ефективності розпізнавання запальних процесів при гліомах, метастазах та менінгіомах за показниками швидкості осідання еритроцитів з використанням оптимальних процедур розпізнавання з незалежними ознаками. Результати. У попередніх статтях авторів була зроблена спроба розпізнавати запальні процеси за показниками модифікованої швидкості осідання еритроцитів обумовлені онкозахворюваннями головного мозку із використанням байєсівських процедур розпізнавання на базі однієї рідини домішки. В цій роботі побудована нова модель із використанням одразу багатьох незалежних ознак (різних рідин домішок). Отримані результати на базі нової моделі значно підвищили свою ефективність щодо моделей, що використовувались раніше.

Цель работы. Повышение эффективности распознавания воспалительных процессов при глиомах, метастазах и менингиомы по показателям скорости оседания эритроцитов с использованием оптимальных процедур распознавания с независимыми признаками. Результаты. В предыдущих статьях авторов была предпринята попытка распознавать воспалительные процессы по показателям модифицированной скорости оседания эритроцитов обусловленных онкозаболеваниями головного мозга с использованием байесовских процедур распознавания на базе одного вещества добавки. В этой работе построена новая модель с использованием сразу нескольких независимых признаков (различных веществ добавок). Полученные результаты на базе новой модели значительно повысили свою эффективность по отношению к моделям, которые использовались ранее.

Purpose of the article. Improving the efficiency of recognition of inflammatory processes in gliomas, metastases and meningiomas by indicators of erythrocyte sedimentation rate using optimal recognition procedures with independent signs. Results. In previous articles by the authors, an attempt was made to recognize inflammatory processes by indicators of the modified erythrocyte sedimentation rate caused by brain cancer using Bayesian recognition procedures based on a single substance. In this work, a new model was built using several independent signs (different substances) at once. The results obtained on the basis of the new model significantly increased their efficiency in relation to the models that were used earlier.