SU822200A1 - Diagnostic computing device - Google Patents

Diagnostic computing device Download PDF

Info

Publication number
SU822200A1
SU822200A1 SU792787657A SU2787657A SU822200A1 SU 822200 A1 SU822200 A1 SU 822200A1 SU 792787657 A SU792787657 A SU 792787657A SU 2787657 A SU2787657 A SU 2787657A SU 822200 A1 SU822200 A1 SU 822200A1
Authority
SU
USSR - Soviet Union
Prior art keywords
node
information
constant
input
outputs
Prior art date
Application number
SU792787657A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Семен Наумович Басович
Юрий Алексеевич Выгода
Владимир Алексеевич Медведев
Юрий Васильевич Тимлин
Original Assignee
Пензенский Политехнический Институт
Пензенский Научно-Исследовательскийинститут Электронно-Механическихприборов
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Пензенский Политехнический Институт, Пензенский Научно-Исследовательскийинститут Электронно-Механическихприборов filed Critical Пензенский Политехнический Институт
Priority to SU792787657A priority Critical patent/SU822200A1/en
Application granted granted Critical
Publication of SU822200A1 publication Critical patent/SU822200A1/en

Links

Description

(54) ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЕ ДИАГНОСТИЧЕСКОЕ УСТРОЙСТВО(54) COMPUTATIONAL DIAGNOSTIC DEVICE

Claims (2)

1- Изобретение относитс  к вычислительной технике и предназначено дл  использовани  в медицине мл  устано лени  диагноза больного по его симптомам , предварительно введенным в устройство. Известно вычислительное диагностическое устройство,содержащее блок ввода и сравнени  информации, узел суммировани , блок вывода информации И . Однако данное устройство обладае ограниченными.возможност ми; диагнос тирован   и не позвол ет Определ ть веро тности заболеваний,необходимые дл  уверенной постановки диагноза п наличии у исследуемого больного Одновременно нескольких заболеваний. Наиболее близким по технической сущности к изобретению  вл етс  устройство , содержащее блок ввода и сра нени  информации, узел суммировани  узел потенцировани  и блок вывода ин формации 2 Недостатком этого устройства  вл етс  низка  достоверность оцределе ни  того, что у исследуемого больного имеетс  одновременно несколько за болеваний . Этот недостаток обусловле тем, что суьада веро тностей заболеваний равна 1. . Цель изобретени  - повышение достоверности работы .устройства. поставленна  цель достигаетс  те,м, что в устройство, содержащее блок, ввода информации, выходы которого соединены- соответственно с входами сумматора , выходы сумматора соединены соответственно с входами узла потенцировани , и.блок вывода информации, введены узел нахождени  обратного числа и узел суммировани  с константой, входы которого подключены соответственно к выходам узла потенцировани , выходы узла суммировани  с константой через узел нахождени  обратного числа подключены к блоку вывода информации . На чертеже представлена структурна  схема устройства. Устройство содержит узел 1 ввода оперативной информации. Узел 2 ввода посто нной информации, узел 3 сравне ни , блок 4 ввода информации, суммутор 5, узел 6 потенцировани ,.узел 7 суммировани  с константой, узел 8 нахождени  обратного числа , блок 9 вывода Информации, вход 10 устройства . Количество св зей межлУ блоками и узлами может быть от олной и более в зависимости от того, выполн етс  конкретна  реализаци  устройства, .об рабатывающего информацию, параллельно или послемовательно. Математической основой диагностировани  с использованием рассматрива устройства  вл етс  опремеление веро тности с помощью варианта форму лы Байеса г eog te-°i ) PiKeOj где Р(Хео;) - веро тность наличи  у исследуемого больчого X заболевани  Dj , j - номер заболевани  ( j 1 , . . . , m) ; i - номер признака ( i l ,. . . ,n); p(Si/D-) - веро тность диапазона S{ признака Si у бол ного заболеванием DJ; ..X/ веро тность диапазона 5 признака S i у боль ного всеми заболевани ми данной группы, кроме заболевани  Dj. Работа устройства происходит сле дующим образом.. Оператор (врач) вводит информацию о признаках исследуемого болыного в узел 1 ввода оперативной ин формации. Далее узел 2 ввода посто  ной информации последовательно илипараллельно вырабатывает информацию в вИде весовых коэффициентов. . . Узел 3 сравнени  сопоставл ет ин формацию о признаках исследуемого больного с хран щимс  в узле 2 ввода посто нной информации весовыми коэффициентами. В результате такого сопоставлени  из узла 2 ввода посто ной информации в сумматор 5 последо вательно или параллельно поступают те весовые коэффициенты, которые соответствуют признакам, введенным в узел 1 ввода оперативной информации. В узле 6 потенцировани  посто нное число возводитс  отдельно дл  каЖдого заболевани , в степень, показателем которой  вл етс  сумма весовых коэффициентов дл  соответствующего заболевани ,Кажда - полученна  таким образом величина в узле 7 суммировани  с константой суммируетс  с конста;нтой 1, после чего в узле 8 нахождени  обратного числа находитс  искома  веро тность, индицируема  блоком 9 вывода информации. Данное устройство по сравнению с известным позвол ет уменьшить количество диагностических ошибок. Формула изобретени  Вычислительное диагностическое устройство, содержащее блок ввода информации, выходы которого соединены соответственно с входами сумматора , выходы.сумматора соединены соответственно с входами узла потенцировани , .и блок вывода информации, отличающеес  тем, что, с целью повышени  достоверности работы , в него введены у ел нахождени ; обратного числа и узел суммировани  с константой, входы которого подключены соответственно к выходам узла потенцировани , выходы узла суммировани  с константой через узел нахождени  обратного -числа подключены к блоку вывода информации. Источники информации, . прин тые во внимание при экспертизе 1. Авторское свидетельство СССР 485456, кл. G 06 F 15/42, 1970. 1- The invention relates to computer technology and is intended for use in medicine for diagnosing a patient according to his symptoms previously entered into the device. A computational diagnostic device is known, which contains an information input and comparison unit, a summation node, and an information output unit. However, this device has limited capabilities; diagnosed and does not allow to determine the likelihood of diseases necessary for making a confident diagnosis and having a patient under study at the same time several diseases. The closest in technical essence to the invention is a device containing an information input and output unit, a summation node, a potentiation node, and an information output unit 2. The disadvantage of this device is the low confidence that the patient under study has several diseases at the same time. This disadvantage is due to the fact that the probability of disease is 1.. The purpose of the invention is to increase the reliability of the device. The goal is achieved by those that in the device containing the block, information input, the outputs of which are connected, respectively, to the inputs of the adder, the outputs of the adder are connected respectively to the inputs of the potentiation node, and the information output block, the node for finding the reverse number and the summation node are entered. by a constant, the inputs of which are connected respectively to the outputs of the potentiation node, the outputs of the summation node with a constant are connected to the information output unit through the node for finding the reciprocal number. The drawing shows a block diagram of the device. The device contains a node 1 input operational information. Node 2 input constant information, node 3 as compared, information input unit 4, summotor 5, potentiation node 6, summation node 7, inverse number finding node 8, Information output unit 9, device input 10. The number of links between the blocks and nodes can be from full and more, depending on whether the specific implementation of the device processing information is performed in parallel or sequentially. The mathematical basis for diagnosing using the considered device is a probability determination using a variant of the Bayes formula g eog te- ° i) PiKeOj where P (Heo;) is the probability that the disease X under study has Dj, j is the disease number (j 1 ..., m); i is the sign number (i l, ..., n); p (Si / D-) is the probability of the S range {of a sign of Si in a disease DJ; ..X / probability of the range 5 of the sign S i in a patient with all diseases of this group, except for disease Dj. The operation of the device is as follows. The operator (doctor) enters information about the signs of the patient under investigation into the operational information entry node 1. Further, node 2 of input of constant information sequentially or in parallel produces information in the type of weights. . . Comparison node 3 compares the information about the signs of the patient under investigation with the weighting factors stored in the node 2 of entering constant information. As a result of this comparison, from the node 2 of the input of constant information into the adder 5, those weights that correspond to the features entered into the node 1 of the operational information input sequentially or in parallel arrive. In node 6 of potentiation, a constant number is raised separately for each disease, to the extent of which is the sum of the weights for the corresponding disease, Each is the value thus obtained in node 7 summation with a constant summed with constant 1, then in node The 8th finding of the reverse number is the search probability indicated by the information output unit 9. This device, in comparison with the known, allows to reduce the number of diagnostic errors. Computational diagnostic device containing an information input unit, the outputs of which are connected respectively to the inputs of the adder, the outputs. The totalizer is connected respectively to the inputs of the potentiation unit, and the information output unit, characterized in that, in order to increase the reliability of operation, ate a stay; the return number and the summation node with a constant, the inputs of which are connected respectively to the outputs of the potentiation node, the outputs of the summation node with a constant through the node for finding the inverse number are connected to the information output unit. Information sources, . taken into account during the examination 1. USSR Copyright Certificate 485456, cl. G 06 F 15/42, 1970. 2. Авторское свидетельство СССР . № 181880, кл. G 06 F 15/42, 1965 (прототип).2. USSR author's certificate. No. 181880, cl. G 06 F 15/42, 1965 (prototype).
SU792787657A 1979-06-25 1979-06-25 Diagnostic computing device SU822200A1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU792787657A SU822200A1 (en) 1979-06-25 1979-06-25 Diagnostic computing device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU792787657A SU822200A1 (en) 1979-06-25 1979-06-25 Diagnostic computing device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
SU822200A1 true SU822200A1 (en) 1981-04-15

Family

ID=20836945

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
SU792787657A SU822200A1 (en) 1979-06-25 1979-06-25 Diagnostic computing device

Country Status (1)

Country Link
SU (1) SU822200A1 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5018067A (en) * 1987-01-12 1991-05-21 Iameter Incorporated Apparatus and method for improved estimation of health resource consumption through use of diagnostic and/or procedure grouping and severity of illness indicators
WO1994001038A1 (en) * 1992-07-02 1994-01-20 Board Of Regents, The University Of Texas System Method of predicting carcinomic metastases
US6968279B2 (en) * 2000-07-10 2005-11-22 International Business Machines Corporation Apparatus and method for determining a pulse position for a signal encoded by a pulse modulation

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5018067A (en) * 1987-01-12 1991-05-21 Iameter Incorporated Apparatus and method for improved estimation of health resource consumption through use of diagnostic and/or procedure grouping and severity of illness indicators
WO1994001038A1 (en) * 1992-07-02 1994-01-20 Board Of Regents, The University Of Texas System Method of predicting carcinomic metastases
US5437279A (en) * 1992-07-02 1995-08-01 Board Of Regents, The University Of Texas System Method of predicting carcinomic metastases
US6968279B2 (en) * 2000-07-10 2005-11-22 International Business Machines Corporation Apparatus and method for determining a pulse position for a signal encoded by a pulse modulation

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Karacı VGGCOV19-NET: automatic detection of COVID-19 cases from X-ray images using modified VGG19 CNN architecture and YOLO algorithm
US6556977B1 (en) Methods for selecting, developing and improving diagnostic tests for pregnancy-related conditions
Korenevskiy et al. Prediction and prenosological diagnosis of stomach diseases based on energy characteristics of acupuncture points and fuzzy logic
Frize et al. Computer-assisted decision support systems for patient management in an intensive care unit
SU822200A1 (en) Diagnostic computing device
Saxena et al. An artificial intelligence technique for COVID-19 detection with explainability using lungs X-Ray images
Ghafoor COVID-19 pneumonia level detection using deep learning algorithm
Chilukoti et al. Diabetic retinopathy detection using transfer learning from pre-trained convolutional neural network models
CN109087712B (en) Aortic dissection screening system based on random subspace ensemble learning
Eich et al. Decision support in acute abdominal pain using an expert system for different knowledge bases
Sethi et al. X-Tumour: fuzzy rule based medical expert system to detect tumours in gynecology
Ashraf et al. Introduction of feature selection and leading-edge technologies viz. tensorflow, pytorch, and keras: An empirical study to improve prediction accuracy of cardiovascular disease
Alzubaidi et al. Domain Adaptation and Feature Fusion for the Detection of Abnormalities in X-Ray Forearm Images
Rao et al. A Study of LIME and SHAP Model Explainers for Autonomous Disease Predictions
Voggu et al. A survey on skin disease detection using deep learning techniques
Aziz et al. Deep Transfer Learning-Based Musculoskeletal Abnormality Detection
Majid et al. Automatic Diagnosis of Coronavirus Using Conditional Generative Adversarial Network (CGAN)
SU611212A1 (en) Diagnostic computer
Tsai et al. Classification and Prediction on Cardiovascular disease datasets
Charulatha et al. Computer-Aided Design for skin disease Identification and Categorization Using Image Processing
Kıvrak et al. Pulmonary Hypertension Classification using Artificial Intelligence and Chest X-Ray: ATA AI STUDY-1
Cumberbatch et al. A non-probabilistic method for automatic medical diagnosis
Sonarra et al. Detection and Classification of COVID-19 Chest X-rays by the Deep Learning Technique
Ryavec A characterization of finitely distributed additive functions
Carmony et al. Knowledge generation via a simple grammar supporting an intelligent user interface