в Інтернеті 
Українська  English  Русский  

DOI:


Опис-посилання ISSN 1812-7231 Klin.inform.telemed. Volume 10, Issue 11, 2014, Pages 45–53


Автор(и) Г. В. Книшов1, О. С. Коваленко2, Є. А. Настенко3, С. О. Сіромаха1, О. В. Демін4, С. Я. Свистунов5, А. О. Пезенцали2, А. В. Яковенко3, О. О. Романюк2


Установа(ви)

1Національний інститут серцево-судинної хірургії ім. М. М. Амосова НАМН України, Київ

2Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН України та МОН України, Київ

3Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут"

4Інститут сцинтиляційних матеріалів НАН України, Харків

5Інститут теоретичної фізики ім. М. М. Боголюбова НАН України, Київ


Назва статті Створення та впровадження Грід-системи в лікувально-діагностичне кардіохірургічне відділення


Анотація (резюме)

Вступ. В даний час відбувається інтенсивне використання інформаційних технологій в медицині. Однією з таких технологій є Грід-система.

Мета. Для збору та обробки медичних цифрових зображень великих обсягів необхідні системи, що здатні накопичувати великі обсяги даних, отримані при діагностичних дослідженнях і проводити їх автоматизовану обробку в стислі терміни.

Результати та обговорення. Інтелектуальний аналіз необхідний для ідентифікації пацієнтів з високим ризиком розвитку ускладнень серцевої недостатності після операції, що необхідно для поліпшення і зміни тактики лікувального процесу в цілому, і мотивує лікарів до інформаційного накопичення та аналізу даних.

Висновок. Розвиток Грід-технологій в медицині є актуальним і перспективним для отримання нових наукових знань і для полегшення щоденної практики медичного персоналу.


Ключові слова Грід-система; цифрові зображення; інтелектуальний аналіз даних; бази даних; інформаційна система


Список літератури

1. The Grid, Blueprint for a New computing Infrastructure. Ed. by I. Foster, C. Kesselman, Morgan Kaufmann Publ., 1998, 593 p.

2. The Grid 2: Blueprint for a New Computing Infrastructure. Ed. by I. Foster, C. Kesselman, Morgan Kaufmann Publ., 2004, 748 p.

3. Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс. СПб., Питер, 2001, 368 c.

4. Григорьев С. Г., Юнкеров В. И., Клименко Н. Б. Логистическая регрессия. Многомерные методы статистического анализа категориальных данных медицинских исследований. Уч. пособие. СПб, 2001, cc. 10–21.

5. Ким Дж.-О., Мьюллер Ч. У., Клекка У. Р. и др.; Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Под ред. И. С. Енюкова. М., Финансы и статистика, 1989, 215 с.

6. Jakulin A., Bratko I. Quantifying and Visualizing Attribute Interactions. An Approach Based on Entropy, PKDD, 2004, vol. 3, pp. 229–240.

7. Яковенко А. В., Руденко А. В., Настенко Е. А., Руденко Н. Л., Павлов В. А. Выявление структуры факторов риска развития острой сердечной недостаточности в раннем послеоперационном периоде. Восточно-европейский журнал передовых технологий, 2013, т. 3, вып.10 (63), сс. 4–8.


Повнотекстова версія http://kit-journal.com.ua/uk/viewer_uk.html?doc/2014_11/8.pdf