МЕТОД МНОГОСЛОЙНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОСЛЕОПЕРАЦИОННЫХ ОСЛОЖНЕНИЙ

В работе предлагается метод статистической классификации послеоперационных осложнений (постперикардиотомный синдром и синдром малого выброса) на основе алгоритма регуляризованного дискриминантного анализа, применяемого последовательно в группах с более предпочтительными классификационными свойствами. Идентификация последних осуществляется перебором элементов множества факторов, расширенного через формальные логические операции, включая действия над полем F₂ Для финальной классификации индивида усредняются значения всех коинцидентных дискриминантных функций и вычисляется процент их правильной классификации.

постперикардиотомный синдром, синдром малого выброса, дискриминантный анализ с доопределением, классификация с расслоением, postpericardiotomic syndrome, low ejection fraction, regularized discriminant analysis, classification with stratification

1. Cleophas T.J., Zwinderman A.H. Machine Learning in Medicine. - 2013. - XV. - 265 p.

2. Kun Zh., Ying-Jie T., Nai-Yang D. Robust Unsupervised and Semi-supervised Bounded nu -Support Vector Machines // Advances in Neural Networks. Lecture Notes in Computer Science. - 2009. - Vol. 5552. - P. 312-321.

3. Schapire R.E., Freund Y. Boosting: Foundations and Algorithms. Adaptive Computation and Machine Learning series. - MIT Press, 2012.

4. Friedman J.H. Stochastic gradient boosting // Comput. Stat. Data Anal. - 2002. - Vol. 38, № 4. - P. 367-378.

5. Friedman J., Hastie T., Tibshirani R. Additive logistic regression: a statistical view of boosting // Ann. of Stat. - 2000. - Vol. 28, № 2. - P. 337-407.

6. Roe B.P., Yang H.J., Zhu J. et al. Boosted decision trees as an alternative to artificial neural networks for particle identification // Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. - 2005. - Vol. 543, Issue 2-3. - P. 577-584.

7. Zhu J., Hastie T. Classification of gene microarrays by penalized logistic regression // Biostat. - 2004. - Vol. 5, № 3. - P. 427-443.

8. Asafu-Adjei J.K., Sampson A.R., Sweet R.A., Lewis D.A. Adjusting for matching and covariates in linear discriminant analysis // Biostatistics. - 2013. - Vol. 14, № 4. - P. 779-791.

9. Guo Y., Hastie T., Tibshirani R. Regularized linear discriminant analysis and its application in microarrays // Biostatistics. - 2007. - Vol. 8, № 1. - P. 86100. - Epub: 2006, Apr 7.

10. Алексеева Н.П. Анализ медико-биологических систем. Реципрокность, эргодичность, синонимия. - Санкт-Петербург: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2012. - 184 с.

11. Алексеева Н.П., Иванова Е.П., Бондаренко Б.Б. и др. О способе улучшения прогнозирования вазоспазма лучевой артерии на основе симптомного расслоения популяций. // Ученые записки СПбГМУ им. акад. И.П. Павлова, - 2009. - T. XV, № 4. - С. 59-62.

12. Елькин А.В., Титаренко О.Т., Алексеева Н.П. и др. Оценка риска послеоперационных осложнений у больных фиброзно-кавернозным туберкулезом легких // Проблемы туберкулеза и болезней легких. - 2009. - № 5. - С. 31-34.

13. Титаренко О.Т., Эсмедляева Д. С., Алексеева Н.П. и др. Сравнительная ценность биохимических маркеров клеточного иммунитета в диагностике туберкулезного плеврита // Клиническая лабораторная диагностика. - 2010. - № 1. - С. 46-49.

14. Алексеева Н.П., Алексеев А.О., Бондаренко Б.Б. Симптомно-синдромальный подход в исследовании информативности комплекса категориальных признаков // Артериальная гипертензия. - 2008. - T. 14, № 1. - С. 25.

15. Алексеева Н.П., Конради А.О., Бондаренко Б.Б. Симптомный анализ в исследовании долгосрочного клинического прогноза // Артериальная гипертензия. - 2008. - T. 14, № 1. - С. 38-43.