Diana Alexandra Orrego Metaute, Edilson Delgado Trejos
{"title":"模糊粗糙集对生理动力学的有效表示:综述","authors":"Diana Alexandra Orrego Metaute, Edilson Delgado Trejos","doi":"10.15332/iteckne.v8i2.2737","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Los sistemas biomédicos de última generación registran en intervalos cortos de tiempo la dinámica fisiológica mediante grandes bases de datos. La interpretación adecuada de la información difícilmente puede hacerse por la experticia de un sólo médico, por lo tanto la toma de decisiones se basa sólo en algunas variables seleccionadas. La representación efectiva de variables fisiológicas mediante fuzzy rough set tipo 1 puede ser aplicada para caracterizar y extraer la información relevante de la dinámica fisiológica; sin embargo, estas técnicas poseen el problema de la complejidad de sus algoritmos y alto costo computacional; por lo tanto, se requiere aplicar técnicas de fuzzy rough set tipo 2, asociadas a métodos axiomáticos a través de operadores de aproximación difusa baja y alta como conceptos primitivos para generar un sistema de reducción de dimensiones con tendencia a la disminución de costo computacional en aplicaciones de ingeniería biomédica. En este artículo se presenta la revisión del estado del arte sobre representación efectiva de dinámicas fisiológicas mediante fuzzy rough set, con el fin de determinar la capacidad que poseen este tipo de técnicas para ser incluidas en procedimientos automáticos de toma de decisiones que apoyen el concepto clínico de un especialista.","PeriodicalId":53892,"journal":{"name":"Revista Iteckne","volume":"15 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.5000,"publicationDate":"2011-12-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Representación efectiva de dinámicas fisiológicas mediante fuzzy rough set: una revisión\",\"authors\":\"Diana Alexandra Orrego Metaute, Edilson Delgado Trejos\",\"doi\":\"10.15332/iteckne.v8i2.2737\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Los sistemas biomédicos de última generación registran en intervalos cortos de tiempo la dinámica fisiológica mediante grandes bases de datos. La interpretación adecuada de la información difícilmente puede hacerse por la experticia de un sólo médico, por lo tanto la toma de decisiones se basa sólo en algunas variables seleccionadas. La representación efectiva de variables fisiológicas mediante fuzzy rough set tipo 1 puede ser aplicada para caracterizar y extraer la información relevante de la dinámica fisiológica; sin embargo, estas técnicas poseen el problema de la complejidad de sus algoritmos y alto costo computacional; por lo tanto, se requiere aplicar técnicas de fuzzy rough set tipo 2, asociadas a métodos axiomáticos a través de operadores de aproximación difusa baja y alta como conceptos primitivos para generar un sistema de reducción de dimensiones con tendencia a la disminución de costo computacional en aplicaciones de ingeniería biomédica. En este artículo se presenta la revisión del estado del arte sobre representación efectiva de dinámicas fisiológicas mediante fuzzy rough set, con el fin de determinar la capacidad que poseen este tipo de técnicas para ser incluidas en procedimientos automáticos de toma de decisiones que apoyen el concepto clínico de un especialista.\",\"PeriodicalId\":53892,\"journal\":{\"name\":\"Revista Iteckne\",\"volume\":\"15 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.5000,\"publicationDate\":\"2011-12-12\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Revista Iteckne\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.15332/iteckne.v8i2.2737\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q4\",\"JCRName\":\"ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Iteckne","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.15332/iteckne.v8i2.2737","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY","Score":null,"Total":0}
Representación efectiva de dinámicas fisiológicas mediante fuzzy rough set: una revisión
Los sistemas biomédicos de última generación registran en intervalos cortos de tiempo la dinámica fisiológica mediante grandes bases de datos. La interpretación adecuada de la información difícilmente puede hacerse por la experticia de un sólo médico, por lo tanto la toma de decisiones se basa sólo en algunas variables seleccionadas. La representación efectiva de variables fisiológicas mediante fuzzy rough set tipo 1 puede ser aplicada para caracterizar y extraer la información relevante de la dinámica fisiológica; sin embargo, estas técnicas poseen el problema de la complejidad de sus algoritmos y alto costo computacional; por lo tanto, se requiere aplicar técnicas de fuzzy rough set tipo 2, asociadas a métodos axiomáticos a través de operadores de aproximación difusa baja y alta como conceptos primitivos para generar un sistema de reducción de dimensiones con tendencia a la disminución de costo computacional en aplicaciones de ingeniería biomédica. En este artículo se presenta la revisión del estado del arte sobre representación efectiva de dinámicas fisiológicas mediante fuzzy rough set, con el fin de determinar la capacidad que poseen este tipo de técnicas para ser incluidas en procedimientos automáticos de toma de decisiones que apoyen el concepto clínico de un especialista.