Эволюционный подход к выделению информативных признаков в задачах анализа медицинских данных

Abstract

В статье рассматривается подход к выделению информативных признаков применительно к задаче распознавания подтипов транзиторных ишемических атак. Согласно предложенному подходу задача выделения признаков рассматривается как задача многокритериальной оптимизации с двумя критериями. Оптимизация осуществляется с использованием специального генетического алгоритма, позволяющего в процессе эволюции получить множество недоминируемых решений оптимизационной задачи. Предло- женный подход позволяет подключить эксперта на этапе окончательного принятия решений, предоставляя ему возможность отбора подмножества признаков, наиболее соответствующего его знаниям и представлениям о решаемой задаче.У статті розглядається підхід до виділення інформативних ознак стосовно до завдання розпізнавання підтипів транзиторних ішемічних атак. Згідно із запропонованим підходом завдання виділення ознак розглядається як завдання багатокритеріальної оптимізації із двома критеріями. Оптимізація здійснюється з використанням спеціального генетичного алгоритму, що дозволяє в процесі еволюції одержати безліч недомінуючих рішень оптимізаційної задачі. Запропонований підхід дозволяє підключити експерта на етапі остаточного прийняття рішень, надаючи йому можливість відбору підмножини ознак, найбільш відповідного його знанням і уявленням про розв’язуване завдання.The paper proposes an approach to informative feature extraction as applied to recognition of transient ischemia attack subtypes. According to the approach the feature extraction is considered as multi-objective optimization task with two criteria. The optimization process is performed with special genetic algorithm, allowing to find the set of non-dominated solutions of optimization task during evolution. The proposed approach enables the attraction of medical expert to final decision making, taking into account his knowledge and clear idea of medical task.