![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •1(Часть 1) Разделы дисциплины.
- •1.1Биометрия
- •1.2Этапы истории
- •2Предмет и основные понятия биометрии
- •2.1Группировка первичных данных
- •2.2Признаки и их свойства.
- •2.3Классификация признаков
- •2.4Причины варьирования результатов наблюдений
- •2.5Точность измерений и действия над приближенными числами
- •2.6Способы группировки первичных данных
- •2.7Статистические ряды.
- •2.8Графики вариационных рядов
- •2.9Особенности биообъекта и экспериментальных данных о его свойствах и состоянии. Основные источники медико-биологических данных.
- •3Общая характеристика биологических сигналов и медико-биологических данных
- •3.1Случайный сигнал и случайная величина
- •3.2Одномерные случайные сигналы. Функция распределения и плотность вероятности
- •3.3Усреднение. Моменты случайной величины
- •3.4Равномерное распределение случайной величины
- •3.5Гауссово (нормальное) распределение
- •3.6Статистические характеристики систем случайной величины (Многомерные сигналы)
- •3.7Функция распределения и плотность вероятности.
- •3.8Вычисление моментов
- •3.9Корреляция
- •3.10Статистическая независимость случайных величин.
- •3.11Многомерное Гауссово распределение.
- •3.12Случайные процессы.
- •3.12.1Предварительная обработка сигналов.
- •3.12.2Моментальные функции случайных процессов.
- •3.12.3Взаимная функция корреляции двух случайных процессов.
- •3.13Помехи и их математические модели.
- •3.13.1Виды аддитивных помех.
- •3.13.2Законы распределения помех.
- •3.13.3Отношение сигнала помехи на прмере гауссовских помех.
- •4Основные понятия теории обнаружения сигнала
- •4.1Проверка статистических гипотез.
- •4.2Критерий Неймана-Пирсона.
- •4.3Алгоритмы обнаружения.
- •5Фильтрация сигналов
- •5.1Временная фильтрация.
- •5.2Частотная фильтрация.
- •5.3Связь между фильтрацией и сверткой.
- •5.4Физически реализуемые линейные фильтры частоты.
- •5.5Идеальный фильтр.
- •5.6Реализуемые непрерывные аналоговые фильтры.
- •5.7Узкополосные фильтры.
- •5.8Оптимальная фильтрация.
- •6(Часть 2) Корреляционный анализ
- •6.1Функциональная зависимость и корреляция
- •6.2Параметрические показатели связи. Коэффициент корреляции
- •6.3Вычисление коэффициента корреляции при малых выборках
- •6.4Минимальный объем выборки для точной оценки коэффициента корреляции
- •6.5Вычисление коэффициента корреляции при больших выборках
- •6.6Оценка разности между коэффициентами корреляции
- •7Качественное описание задач распознавания
- •7.1Основные задачи построения системы распознавания
- •7.2Параметрические и непараметрические методы и критерии
- •7.3Параметрические критерии
- •7.4Непараметрические критерии
- •7.5Статистические методы классификации многомерных наблюдений
- •7.6Минимаксный критерий
- •8Вопросы планирования исследований
- •8.1Приближенные оценки основных статистических показателей
- •8.2Определение необходимого объема выборки
- •9Типы медицинских изображений. Способы их обработки
- •9.1Иднтификация пространственных объектов. Схема этапов распознавания
- •9.2Обработка точечных изображений
- •9.3Моделирование процесса идентификации точечных изображений на эвм
- •9.4Основные принципы цифровых операций над изображениями
- •9.5Операции над изображениями. Хранение и представление изображений.
- •9.6Цветные изображения
- •9.7Окружающие и примыкающие пиксели
- •9.8Основные требования к аппаратуре
- •9.9Устройства ввода изображений
- •9.9.1Видеокамеры
- •9.9.2Насадки
- •9.9.3Другие устройства ввода изображений
- •9.10Устройства вывода изображений на дисплей
- •9.11Процессоры
- •9.12Критерий полезности признаков при распознавании объектов
- •9.13Геометрическая модель биологических данных. Система геометрических признаков при распознавании объектов
- •9.14Простые методы обработки изображений
2Предмет и основные понятия биометрии
2.1Группировка первичных данных
Предметом биометрии служит любой биообъект, изучаемый с применением счета или меры, то есть с количественной стороны в целях более или менее точной оценки его качественного состояния. При этом имеются ввиду не единичные, а групповые объекты, то есть массовые явления, в сфере которых действуют статистические законы. Обычно наблюдения проводят на групповых объектах, то есть на особях одного вида, пола и возраста, которые рассматриваются как составные элементы или члены группового объекта, их называют единицами наблюдения.
Множества относительно однородных, но индивидуально различных единиц, объединенных для совместного изучения, называют статистической совокупностью. Наряду с понятием статистической совокупности существует понятие статистического комплекса, так, если совокупность состоит из относительно однородных единиц, то статистический комплекс слагается из разнородных единиц. При этом каждая группа, входящая в состав комплекса, должна состоять из однородных элементов, т.е. при испытании различных доз аппарата каждую опытную группу рассматривают как отдельную, входящую в состав статистического комплекса.
2.2Признаки и их свойства.
Под словом "признак" подразумевают свойство отличия одного предмета от другого. В медицине и биологии признаки, над которыми проводят наблюдения, служат только характерные особенности строения, которые позволяют отличать одну единицу от другой и сравнивать их между собой. Например, признаком при изучении варьирования количественных изменений по составу зерен в колосьях пшеницы или ржи будет являться их количество, которое является единицей наблюдения, составляя в общей массе статистическую совокупность.
Характерным свойством биологических признаков является варьирование величины признаков в определенных пределах при переходе от одной единицы наблюдений к другой, например, подсчитывается наличие зерен или колосков в колосьях. При проведении этой операции не трудно заметить, что величина каждого признака колеблется, образуя совокупность числовых значений признака, по которому проводят наблюдения. Эти колебания величины одного и того же признака, наблюдаемые в массе однородных членов статистической совокупности называется вариацией. А отдельные числовые значения варьирующего признака - варианты.
2.3Классификация признаков
Все биологические признаки варьируют, но не все они поддаются непосредственному измерению. Отсюда возникает деление признаков на качественные или атрибутивные и количественные. Количественные признаки поддаются непосредственным измерениям или счету. Их делят на мерные (метрические) и счетные.
Например, длина колосьев, урожайность той или иной культуры - это мерные признаки, варьирующие непрерывно. Их величина может принимать в определенных пределах (от и до) любые числовые значения.
Счетные признаки такие как, например, число зерен или колосков в колосьях варьируют прерывисто или дискретно. Их числовые значения выражаются только целыми числами. Если результаты наблюдений группируются в противопоставленные друг другу группы, их варьирование, в отличие от рядовой изменчивости, называют альтернативным, а признаки, по которым идет наблюдение - альтернативными. Например, противопоставляют женские особи мужским, больных - здоровым и т. д. Деление признаков на качественные и количественные весьма условно. Например, в массе однородных индивидов, доступных измерению, можно выделить группы высоких, средних, низких, успевающих и неуспевающих. Вместе с тем в каждом качественном признаке (окраске листьев, цветков и плодов) можно обнаружить целую гамму количественных переходов и измерить их.
Не смотря на условности классификации, она необходима для того, что количественные признаки распределяются в вариационный ряд, а качественные не распределяются. Соответственно при разных способах группировки данных применяют и разные способы их обработки. Математически величина любого варьирующего признака является переменной случайной величиной. В отличие от постоянных величин, обозначаемых начальными буквами латинского алфавита, переменные величины принято обозначать последними буквами латинского алфавита (X, Y, Z), а их числовые значения, т. е. варианты - соответствующими строчными буквами того же алфавита (x1,x2,…y1,yn.). Общие обозначения или варианты обозначают Xi, Yi, где i - индекс, символизирующий общий характер варианты.