Бідюк, Петро ІвановичКорнійчук, Оксана Сергіївна2021-03-022021-03-022020Корнійчук, О. С. Медична діагностична система на основі байєсівських мереж : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Корнійчук Оксана Сергіївна. – Київ, 2020. – 126 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/39742Магістерська дисертація: 126 с., 21 табл., 27 рис., 4 дод., 40 джерел. Об’єктом дослідження є взаємозв’язки між симптомами та зовнішніми чинниками і наявністю у людини хвороби серця або COVID-19, представлені у обраних наборах даних. Предметом дослідження є байєсівські мережі для діагностики хвороб серця та COVID-19, методи їх побудови та оцінювання якості роботи. Метою роботи є створення систем підтримки прийняття рішень при діагностиці вказаних хвороб на основі байєсівських мереж та перевірка ефективності їх роботи. Методи дослідження: NPC, PC, жадібний алгоритм пошуку та оцінки, дерево Чу-Ліу, полідерево Рібана-Перла, Tree Augmented Naive Bayes, алгоритм Hugin формування ймовірнісного висновку. У роботі проведено огляд існуючих методів побудови діагностичних систем підтримки прийняття рішень та деяких сучасних їх реалізацій. Також проаналізовано роль байєсівських мереж у медичній діагностиці, розглянуто деякі методи їх побудови та програмні середовища для реалізації. Науковою новизною є нові моделі у формі БМ, дві системи підтримки прийняття рішень при діагностиці наявності хвороб серця та COVID-19 відповідно, створені на основі байєсівських мереж, навчених за обраними вибірками даних. Вони можуть бути використані для попередньої діагностики вказаних захворювань медичними працівниками.ukмережа байєсасистема підтримки прийняття рішеньдіагностична система підтримки прийняття лікарських рішеньтеорема байєсаймовірнісний висновокжадібний алгоритм пошуку та оцінкидеревo чу-ліуполідерево рібана-перлаbayesian networkdecision support systemdiagnosis decision support systembayes’ theoreminferencePCgreedy search-and-score algorithmchow-liu treerebane-pearl polytreetree augmented naive bayesNPCMaster Thesis126 с.004.942:519.226.3