| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:HEVRISTIČNO GENERIRANJE MEDICINSKIH SIMULACIJSKIH SCENARIJEV
Avtorji:Križmarić, Miljenko (Avtor)
Kokol, Peter (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
GRMEC, ŠTEFEK (Komentor)
Datoteke:.pdf DR_Krizmaric_Miljenko_2009.pdf (6,10 MB)
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Doktorska disertacija (m)
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Sodobno izobraževanje zdravstvenih delavcev zahteva uporabo medicinskih simulatorjev, saj medicina postaja zahtevna in kompleksna. Simulatorji potrebujejo scenarije, ki jih izdelujejo zdravniki, vendar je tak pristop subjektiven, ker ima vsak zdravnik svoje lastne izkušnje. Scenarije lahko izboljšamo z uporabo metod strojnega učenja. V doktorskem delu raziščemo in uporabimo Bayesove verjetnostne mreže kot računalniško podprto orodje za izdelavo scenarijev. Predstavimo metodologijo CasGEN, ki jo uporabimo na realnem primeru večje podatkovne zbirke s področja urgentne medicine - 737 primerov predbolnišničnega oživljanja. Rezultate validiramo s pomočjo trifaznega modela zastoja srca pri prekatni fibrilaciji. V doktorskem delu potrdimo ustreznost metodologije CASGen na podlagi študije, ki so jo pozitivno ocenili eksperti s področja medicine. Na tak način potrdimo hipotezo raziskovalnega dela, da je predstavljena metodologija CASGen uporabno orodje za generiranje medicinskih scenarijev.
Ključne besede:medicinske simulacije, simulatorji, scenariji, strojno učenje, Bayesove verjetnostne mreže, urgentna medicina
Leto izida:2009
Založnik:[M. Križmarić]
Izvor:Maribor
UDK:[004.94:61]:004.8(043.3)
COBISS_ID:244925440 Povezava se odpre v novem oknu
NUK URN:URN:SI:UM:DK:KL04YYCE
Število ogledov:3326
Število prenosov:470
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Heuristic generation of medical simulation scenarios
Opis:Modern education in health care today can not exist without the use medical simulators, which are state of the art for efficient learning. Simulators use scenarios, which are designed by physician’s own experiences and presents a subjective approach by scenario design. In doctoral thesis machine learning methods for building scenarios from real data are presented. In particularly we introduce Bayesian probability networks as the primary tool for scenario design. We present a methodology CASGen (Computer Aided Scenario Generation) which uses Bayesian network (BN) and apply it of real study of emergency medicine, where 737 cases in prehospital resuscitation were collected. The results of CASGen are validated with the three phase model for ventricular fibrillation. We confirm the hypothesis of the research that BN are appropriate method for supporting scenario design. The application and use of CASGen was independently confirmed by experts from medical domain.
Ključne besede:medical simulations, simulators, scenarios, machine learning, bayesian probability networks, emergency medicine


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici