Avtor/Urednik		Hleb-Babič, Špela; Kokol, Peter
Naslov		Uporaba odločitvenih dreves s popolno uporabo mehkih množic za klasifikacijo Alzheimerjeve bolezni
Tip		članek
Vir		Inform Med Slov
Vol. in št.		Letnik 6, št. 1,2,3,4
Leto izdaje		2000
Obseg		str. 43-7
Jezik		slo
Izvleček		V sodobni medicini je problem Alzheimerjeve bolezni relativno težak, saj se simptomi bolezni skoraj ujemajo s simptomi, ki jih kažejo bolniki po preživeli manjši možganski kapi. Ker zdravniki s klasičnimi metodami šele po enem letu opazovanja lahko opredelijo bolezen, smo v sodelovanju z njimi oblikovali podatkovno bazo, v kateri so že opredeljeni pacienti. Na podlagi rešenih primerov smo nato uporabili različne metode avtomatskega učenja in inteligentnih sistemov za pomoč pri odločanju. V prispevku opisujemo orodje, ki uporablja odločitvena drevesa, ki so relativno znana in pogosto uporabljana, saj so primerne za zajemanje znanja iz velike količine podatkov. Njihova slabost je velika občutljivost na delitve intervalov numeričnih atributov, zato smo uporabili teorijo mehkih množic (fuzzy sets theory) in jo vključili v gradnjo drevesa in postopek odločanja. S pomočjo programskega paketa Matlab smo zgradili orodje, ki omogoča opredelitev mehkih atributov, učenja drevesa, odločanje in testiranje pravilnosti odločitev. Rezultati so pokazali primernost pristopa, saj so mehki odločitveni rezultati za odločanje o realnem medicinskem problemu velikokral mnogo bolj primerni kot strogo diskretni rezultati.
Deskriptorji		ALZHEIMER'S DISEASE DECISION SUPPORT TECHNIQUES DECISION TREES ELECTROENCEPHALOGRAPHY FUZZY LOGIC