Navigacija

13M051SOM - Sistemi odlučivanja u medicini

Specifikacija predmeta
Naziv Sistemi odlučivanja u medicini
Akronim 13M051SOM
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul
Tip studija master akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
Nastavnik/saradnik (DON)
Broj ESPB 6.0 Status predmeta izborni
Uslovljnost drugim predmetima nema
Ciljevi izučavanja predmeta Cilj predmeta je da studenti ovladaju metodama za ekstrakciju i selekciju obeležja, naprednim statističkim i soft-computing tehnikama u pretraživanju skrivenog znanja i donošenju odluka u medicinskom domenu i regresionim modelima, kao veoma bitnim alatom u modelovanju medicinskih pojava.
Ishodi učenja (stečena znanja) Ishod predmeta su da studenti imaju veštine da izvrše odabir najinformativnijih atributa iz skupa svih dostupnih atributa, isprojektuju napredne tehnike za donošenje odluka poput Bajesovih mreža i Markovljevih modela, kao i da se savladaju metode modelovanja uticaja različitih parametara koja se prate u medicinskim istraživanjima.
Sadržaj predmeta
Sadržaj teorijske nastave Teorijske osnove i primena naprednih tehnika u medicinskom domenu: Metode za ekstrakciju i selekciju obeležja. Metoda nosećih vektora. Bajesove mreže. Markovljevi modeli. Neuro-fazi sistemi. Modeli linearne i logističke refresije.
Sadržaj praktične nastave Ovladavanje programskom podrškom za implementaciju metoda za ekstrakciju i selekciju atributa, implementacijom metoda za donošenje odluka, kao i formiranje odgovarajućih regresionih modela.
Literatura
  1. W. Vach, Regression Models as a Tool in Medical Research, CRC Press, 2013.
  2. M. Hunink, P. Glasziou, Decision Making in Health and Medicine, Cambridge University Press, 2003.
  3. Berka, P. (Ed.), Data Mining and Medical Knowledge Management: Cases and Applications, IGI Global, Berka, P. (Ed.). (2009). Data Mining and Medical Knowledge Management: Cases and Applications: Cases and Applications. IGI Global, 2009.
  4. C.M.Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning", Springer, 2006.
Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
3 1 1
Metode izvođenja nastave Predavanja (45), auditorne vežebe (15) i vežbe na računaru (15).
Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
Aktivnosti u toku predavanja 0 Pismeni ispit 70
Praktična nastava 0 Usmeni ispit 0
Projekti 30
Kolokvijumi 0
Seminari 0