Statistical Classifier for Diagnosing Oncological Diseases

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

An approach to the diagnosis of human oncological diseases of various localization is described. For this purpose, a statistical classifier developed by the authors is used, which is based on a polynomial-regression approach and has probabilistic estimates. Training was conducted on databases of analysis of peripheral blood of cancer patients for various body systems.

Sobre autores

B. Gavrikov

Federal Research Center “Computer Science and Control” of Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: bmgavrikov@gmail.com

аспирант

Rússia, Moscow

N. Pestryakova

Federal Research Center “Computer Science and Control” of Russian Academy of Sciences

Email: pestryakova@isa.ru

Doctor of Technical Sciences, PhD in Physics and Mathematics

Rússia, Moscow

Bibliografia

  1. R.V.Stavitskii, L.A.Lebedev, A.L.Lebedev, A.IU.Smyslov. Kolichestvennaia otsenka gomeostaticheskoi aktivnosti zdorovykh i bolnykh liudei M.: GART. 2013. 131 s.
  2. B.M. Gavrikov, I.M. Lebedenko, N.V. Pestryakova, R.V. Stavitskiy. Ob odnom statisticheskom metode otsenivaniya sostoyaniya zdorov'ya cheloveka. // Trudy ISA RAN, 2016. T. 66. № 2. S. 54-59.
  3. Gavrikov B.M., Pestryakova N.V. O postroyenii priznakovogo prostranstva v zadache obucheniya // Informatsionnyye tekhnologii i vychislitel'nyye sistemy. 2018. №1. S. 22-29. doi: 10.14357/20718632180104
  4. B.M. Gavrikov, N.V. Pestryakova, R.V.Stavitskiy. O svoystvakh obuchayushchikh mnozhestv // Informatsionnyye tekhnologii i vychislitel'nyye sistemy. 2018. №4. S.97-107. doi: 10.14357/207186321804010
  5. Gavrikov B.M., Gavrikov M.B., Pestryakova N.V. Statisticheskiy metod raspoznavaniya na osnove nelineynoy regressii. // Matematicheskoye modelirovaniye. 2020. T.32. №4. S.116-130. DOI: 0.20948/mm2020-04-09
  6. Gavrikov B. M., Gavrikov M. B., Pestryakova N. V. O sposobnosti statisticheskogo klassifikatora k obobshcheniyam// Informatsionnyye tekhnologii i vychislitel'nyye sistemy. 2021. № 4. S. 38-50. doi: 10.14357/20718632210404.
  7. Gavrikov B.M., Gavrikov M.B., Pestryakova N.V. O strukture bazy obucheniya klassifikatora dlya otsenivaniya sostoyaniya zdorov'ya cheloveka // Preprinty IPM im. M.V.Keldysha. 2018. №126. 18s. doi: 10.20948/prepr2018-126
  8. Gavrikov B.M., Gavrikov M.B., Pestryakova N.V., Stavitskiy R.V. Struktura bazy obucheniya statisticheskogo klassifikatora sostoyaniy sistem organizma cheloveka // Preprinty IPM im. M.V.Keldysha. 2018. №255. 40s. doi: 10.20948/prepr-2018-255
  9. Gavrikov M.B., Lokutsiyevskiy O.V. Nachala chislennogo analiza. — M.: Yanus, 1995.
  10. Schürmann J. Pattern Slassification. — New York: John Wiley&Sons, Inc. 1996.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».