Matematik metodlarning tibbiyotda qo'llanilishi: Nevrologiya kardiologiya va patologiya

3.Ma'lumotlarni qayta ishlash
Ma'lumotlarni qayta ishlash ma'lumotlar to'plamidan qimmatli ma'lumotlarni olishning har qanday usulini anglatadi va vaqt ketma-ketligini tahlil qilish bilan farqi ma'lumotlar vaqti o'zgarishi kuzatuvi bo'lishi shart hodisa emas. Ma'lumotlarni qayta ishlash - bu bilan kesishgan ko'p tarmoqli soha statistika, vaqt seriyali tahlili, mashinani o'rganish, sun'iy intellekt va biz ko'rib turganimizdek qisqacha, statistik fizika va algebra (masalan, grafik nazariyasi) bilan ham. Ma'lumotlar oqimi tufayli yangi axborot texnologiyalari, ma'lumotlarni qayta ishlash (ba'zan jozibali katta ma'lumotlarni tahlil qilish nomi) hozirgi vaqtda eng faol qo'llaniladigan sohalardan biriga aylandi. Entropiya - bu termodinamikada va keyinchalik statistik mexanikada paydo bo'lgan va axborot nazariyasi, statistika va mashinani o'rganishning butun bo'limlariga turtki bo'lgan tushunchadir.
Maksimal entropiya - bu jismoniy tizimning eng katta tartibsizlikdagi holati yoki eng kam kodlangan ma'lumotlarning statistik modeli, bu muhim nazariy analoglardir. Maksimal entropiya quyidagilarga murojaat qilishi mumkin:
1 Fizika
2 Statistika
3 Mashinani o'rganish
Umuman olganda, maksimal entropiya modeli ifodalashning foydali usuli bo’lib ko'p o'zgaruvchan ma'lumotlar qayta-qayta kuzatiladi va ular orasidagi o'zaro ta'sir tuzilishini keltirib chiqaradi va o'zgarib turadi. Muhimi, ular chegarani statik tarmoqdan itaradilar va vaqt o'zgaruvchan tizimlardagi tuzilishi psixiatrik va neyrofiziologik holatlarning keng doirasi bo'lishi mumkin bo’lgan miyaning turli mintaqalaridan kelgan signallarning birikish darajasi bilan tavsiflanadi yoki ajratilgan. Ma’lumotlarni qayta ishlashda klasterlash statistik ma'lumotlarni tahlil qilishda odatiy vazifadir, ayniqsa axborotda muhim ahamiyatga ega tasniflash va qidirish, naqshni aniqlash va tasvirni qayta ishlashda. Ta'rifni olsak Lorimer va boshqalarning fikriga ko'ra, klasterlash - bu obyektlar to'plamini kichik to'plamlarga yoki klasterlarga bo'lish, o'zaro va klasterda bo'lmagan obyektlarga nisbatan o'sish darajasini ifodalaydigan o'xshashlik. Misol sifatida, pozitron emissiyasida zararli to'qimalarni aniqlashni o'ylab ko'ring tananing bir qismini tomografiya qilish, ikkita biologik jihatdan solishtiring va muhokama qiling motivatsiyalangan klasterlash usullari: Fenograf yondashuvi va Hebbian o'rganish klasteri. Boshqa tomondan, tegishli xususiyatlarni tanlamaslik klasterlarning bir xilligi, albatta, natijalarda noxolislikni keltirib chiqaradi. Ularning raqamli natijalarini hisobga olgan holda sintetik va tabiiy ma'lumotlar, mualliflar izchil xususiyatlarni tanlash muhimligini qidirilayotgan ma'lumotlar tasnifi bilan ishlab chiqish kerak bo’ladi.