| dc.contributor.author | Мартинюк, Т. Б. | uk |
| dc.contributor.author | Кожем’яко, А. В. | uk |
| dc.contributor.author | Каташинський, Д. О. | uk |
| dc.contributor.author | Булига, І. В. | uk |
| dc.contributor.author | Martyniuk, T. | en |
| dc.contributor.author | Kozhemyako, А. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-01-20T07:32:01Z | |
| dc.date.available | 2026-01-20T07:32:01Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Мартинюк Т. Б., Кожем’яко А. В., Каташинський Д. О., Булига І. В. Особливості процесу класифікації у контексті медичного діагностування // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. Електрон. текст. дані. 2025. № 1. URI: https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/780. | uk |
| dc.identifier.issn | 2307-5376 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50500 | |
| dc.description.abstract | Для підсистеми підтримки прийняття рішень у складі експертних систем різного призначення актуальною задачею є можливість формування рангів стосовно отриманих результатів. Цю можливість можна реалізувати, якщо використовувати результати попередньої класифікації об’єктів. У цій роботі розглядається варіант реалізації процедури класифікації об’єктів із ранжуванням у контексті медичного діагностування захворювань. В якості базового задіяно метод класифікації з використанням лінійних дискримінантних функцій. Показано, що двома базовими операціями класифікації в цьому випадку є сформування лінійних дискримінантних функцій векторно-матричним помножувачем та вибірка максимальної з них максимізатором типу “1 з N”. Враховуючи те, що ранжування результатів класифікації виконується після застосування до лінійних дискримінантних функцій механізму конкуренції через максимізатор, у роботі розглянуто варіанти реалізації такої функції максимізатора.
В результаті особливий інтерес з точки зору часових та апаратних витрат становить альтернативний метод числового сортування із застосуванням швидкісної операції декремента паралельно до всіх елементів числового масиву. Це, у свою чергу, дозволяє для формування рангів елементів задіяти швидкісну операцію інкремента. Обидві ці операції декремента/інкремента можна ефективно реалізувати на реверсивних лічильниках, що збільшить регулярність структури класифікатора. Отже, для цього класичну структуру класифікатора необхідно доповнити ранжувальником після максимізатора.
Результати імітаційного моделювання підтвердили слушність процесу медичного діагностування з ранжуванням визначених діагнозів захворювань. Важливо підкреслити, що актуальність ранжування результатів класифікації об’єктів під час медичного діагностування захворювань полягає в тому, що існує можливість розглядати не тільки діагноз з найбільшим рангом, але й найближчі до нього. Все це свідчить про наочність та зручність такого процесу медичного діагностування. | uk |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Наукові праці Вінницького національного технічного університету. № 1. | uk |
| dc.relation.uri | https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/780 | |
| dc.subject | медичне діагностування | uk |
| dc.subject | класифікація об'єктів | uk |
| dc.subject | ранжування | uk |
| dc.subject | сортування | uk |
| dc.subject | лінійна дискримінантна функція | uk |
| dc.title | Особливості процесу класифікації у контексті медичного діагностування | uk |
| dc.type | Article, professional native edition | |
| dc.type | Article | |
| dc.identifier.udc | 04.93’1 | |
| dc.relation.references | Rangaraj M. Rangayyan, Biomedical Signal Analysis. Second ed. Wiley-IEEE Press, 2015.720 р. | en |
| dc.relation.references | Вуйцік В., Готра О.З., Григор’єв В.В. Експертні системи. Львів, Україна: Ліга-Прес, 2006.290 с. | uk |
| dc.relation.references | Сверстюк А. C., Горкуненко А.Б. Нейромережеві експертні системи для діагностики та прогнозування стану серцево-судинної системи. Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки.2014. No 4.С. 102–108. | uk |
| dc.relation.references | Мартинюк Т.Б., Запетрук Я.В. Нейромережевий підхід до медичної експрес-діагностики. Вісник Вінницького політехнічного інституту.2019.No6.С. 37–44. | uk |
| dc.relation.references | AwadS. R., Alghareb F. S. Encoding-Based Machine Learning Approach for Health Status Classification and Remote Monitoring of Cardiac Patients. Algorithms.2025. No18(2).Р. 94. https://doi.org/10.3390/a18020094. | en |
| dc.relation.references | Multi-Branch Spectral Channel Attention Network for Breast Cancer Histopathology Image Classification /L.Caoet al.Electronics.2024. No 13(2).Р. 459. https://doi.org/10.3390/electronics13020459. | en |
| dc.relation.references | Recent Advances of Artificial Intelligence in Healthcare:A Systematic Literature Review/ F.Kitsioset al.Applied Sciences.2023. No13(13). Р.7479. https://doi.org/10.3390/app13137479. | en |
| dc.relation.references | Ситник Р.Ф .Системи прийняття рішень. Київ, Україна: КНЕУ, 2004.614 с. | uk |
| dc.relation.references | Гнатієнко Г.М., Снитюк В.Є. Експертні технології прийняття рішень. Київ, Україна: ТОВ «Маклаут», 2008.444 с. | uk |
| dc.relation.references | Моделювання процесу ранжування у нейромережному класифікаторі об’єктів/ Т.Мартинюкта ін.Оптико-електроннiiнформацiйно-енергетичнiтехнології.2024. No48(2).С. 128–134. https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-48-2-128-134. | uk |
| dc.relation.references | Brownlee J.Linear Discriminant Analysis for Machine Learning. URL: https://machinelearningmastery.com/linear-discriminant-analysis-for-machine-learning/. | en |
| dc.relation.references | Martyniuk T.B., Kupershtein L. M., Medvid A. V., Kozhemiako A. V., Wojcik W., Yuchshenko O., Applications of Discriminant AnalysisMethods in Medical Diagnostics/Proceedings of SPIE -Optical Fibers and Their Applications.2012. .No8698.Р. 86980.https://doi.org/10.1117/12.2019733. | en |
| dc.relation.references | Osowski S. Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej,2013.490 р. | en |
| dc.relation.references | Callan R.The Essence of Neural Networks. Prantice Hall Europe, NY, 1999.232 р. | en |
| dc.relation.references | Haykin S.Neural networks, A ComprehensiveFoundation,Second ed. Prantice Hall, Upper Saddle River, NJ, 1999.842 р. | en |
| dc.relation.references | Knuth D.E.The Art of Computer Programming. V.3. Sorting and Searching. 2nd Edition, Addison-Wesley Professional, 1998.800 p. | en |
| dc.relation.references | Цмоць І.Г. Інформаційнітехнологіїта спеціалізованізасоби обробки сигналів і зображень у реальному часі. Монографія.Львів, Україна: Видавництво УАД, 2005. 227с. | uk |
| dc.relation.references | Мартинюк Т. Б., Круківський Б. І. Класифікаційний аналіз методів сортування. Вісник Вінницького політехнічного нституту. 2023. No3. С. 77–83. https://doi.org/10.31649/1997-9266-2023-168-3-77-83. | uk |
| dc.relation.references | Находкін М.Г., Сизов Ф.Ф. Елементи функціональної електроніки. Київ, Україна: ВПФ УкрІНТЕІ, 2002. 324 с. | uk |
| dc.relation.references | Кравчук С.О., Шонін В.О. Основи комп’ютерної техніки. Компоненти, системи, мережі. Навч. посібник. Київ, Україна: ІВЦ «Видавництво Політехніка», 2005.344 с. | uk |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31649/2307-5376-2025-1-80-85 | |