Ứng dụng của Bayesian Network – w3seo Bayesian Network Applications

Rate this post

Hướng dẫn này là tất cả về các ứng dụng Bayesian Network. Chúng tôi sẽ thảo luận chi tiết về tất cả các ứng dụng này để bạn có thể hiểu được tầm quan trọng của Bayesian Network trong các lĩnh vực khác nhau. Như bạn có thể thấy trong hình dưới đây, Bayesian Network được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Các bài viết liên quan:

Vì vậy, chúng ta hãy khám phá tất cả các lĩnh vực này với việc sử dụng Bayesian Network trong đó.

Các ứng dụng mới nhất của Bayesian Network

Hãy lần lượt thảo luận về một số ứng dụng chính của Mạng Bayes:

Mạng lưới điều tiết gen

GRN là Mạng lưới điều chỉnh gen hoặc Mạng lưới điều tiết gen. Nó bao gồm một số đoạn DNA trong một tế bào. Nó tương tác với các chất khác trong tế bào và với nhau một cách gián tiếp. Gián tiếp nghĩa là thông qua các sản phẩm biểu hiện protein và RNA của chúng. Do đó, nó chi phối mức độ biểu hiện của mRNA và protein. GRN tái tạo hành vi của hệ thống bằng cách sử dụng các mô hình Toán học. Trong một số trường hợp, tương ứng với các quan sát thực nghiệm, nó tạo ra các dự đoán.

Thuốc

Nó là khoa học hoặc thực hành chẩn đoán. Để điều trị và phòng ngừa bất kỳ bệnh nào, chúng tôi sử dụng thuốc. Chúng ta đang sử dụng thuốc từ thời cổ đại. Trong những năm qua, các loại thuốc và dược phẩm đã phát triển để phục vụ cho nhiều phương pháp chăm sóc sức khỏe khác nhau. Để cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tốt hơn, máy móc và các thiết bị máy tính khác hỗ trợ chúng tôi trong việc chẩn đoán bệnh.

Giám sát sinh học

Chúng tôi sử dụng thiết bị giám sát sinh học để định lượng nồng độ của hóa chất. Nó đo nồng độ trong máu và mô của con người, v.v. Do đó, nó là phép đo gánh nặng của cơ thể trong hóa học phân tích. Giám sát sinh học liên quan đến việc sử dụng các chỉ số. Các phép đo này thường được thực hiện trong máu và nước tiểu. Để xác định mức độ của nhiều ECC ở người, nhà khoa học DTSC đang tiến hành các nghiên cứu sinh trắc học.

Phân loại tài liệu

Nó là một vấn đề trong khoa học thư viện, khoa học máy tính và khoa học thông tin. Nhiệm vụ chính là gán một tài liệu cho nhiều lớp. Chúng tôi cũng có thể làm điều đó theo cách thủ công hoặc theo thuật toán. Phân loại thủ công là phân loại trí tuệ và cần có thời gian. Chúng tôi sử dụng thuật toán phân loại tài liệu trong khoa học thông tin và khoa học máy tính.

Truy xuất thông tin

Nó là hoạt động thu nhận các nguồn thông tin. Truy xuất thông tin liên quan đến việc truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu. Nó là một quá trình liên tục. Trong quá trình thực hiện, chúng tôi có thể xem xét, nhìn nhận lại và hoàn thiện vấn đề nghiên cứu của mình. Lập chỉ mục siêu dữ liệu hoặc toàn văn là cơ sở của việc tìm kiếm. Để giảm tình trạng “ quá tải thông tin ”, chúng tôi sử dụng hệ thống truy xuất thông tin tự động.

Tìm kiếm ngữ nghĩa

Bằng cách hiểu ý định của người tìm kiếm và ý nghĩa ngữ cảnh của các thuật ngữ, nó cải thiện độ chính xác của tìm kiếm. Nó nâng cao độ chính xác trong không gian dữ liệu có thể tìm kiếm, cho dù trên web hay trong một hệ thống đóng, để tạo ra các kết quả phù hợp hơn.

Xử lý hình ảnh

Nó là việc xử lý hình ảnh bằng cách sử dụng các phép toán. Chúng tôi cũng có thể sử dụng xử lý hình ảnh để chuyển đổi hình ảnh sang định dạng kỹ thuật số. Sau khi chuyển đổi hình ảnh, chúng ta cũng có thể áp dụng một số thao tác trên đó để nâng cao hình ảnh. Xử lý hình ảnh là bất kỳ hình thức xử lý tín hiệu nào.

Trong đó, đầu vào có thể được tạo thành hình ảnh, chẳng hạn như khung hình ảnh hoặc video. Đầu ra của quá trình xử lý ảnh có thể là một tập hợp các đặc tính hoặc thông số liên quan đến ảnh hoặc một hình ảnh. Do đó, trong kỹ thuật xử lý hình ảnh, chúng ta thường coi hình ảnh như một tín hiệu hai chiều. Sau đó, chúng tôi áp dụng xử lý tín hiệu tiêu chuẩn trên đó.

Bộ lọc thư rác

Bộ lọc thư rác là một chương trình. Chúng tôi sử dụng bộ lọc thư rác để phát hiện email không được yêu cầu và không mong muốn. Bộ lọc thư rác Bayesian tính toán xem thư có phải là thư rác hay không. Bộ lọc thư rác Bayes mạnh hơn các bộ lọc thư rác khác. Chúng tôi sử dụng tính năng lọc để học hỏi từ các tin nhắn rác và ham hố.

Mã Turbo

Mã turbo là một loại mã sửa lỗi chuyển tiếp hiệu suất cao. Do đó, mã turbo sử dụng Mạng Bayes. Mã Turbo là hiện đại của codec. Các tiêu chuẩn điện thoại di động 3G và 4G sử dụng các mã này. Do đó, Mạng Bayes đại diện cho quá trình mã hóa và giải mã turbo.

Sinh học hệ thống

Chúng ta cũng có thể sử dụng BN để suy ra các loại mạng sinh học khác nhau từ việc học cấu trúc Bayes. Trong đó, đầu ra chính là cấu trúc định tính của mạng đã học.

Sử dụng mạng Bayes để chẩn đoán y tế – Một nghiên cứu điển hình

Mạng Bayes được giới thiệu như một phương pháp lập luận hình thức với các phương pháp liên quan đến sự không chắc chắn. Mạng Bayes cho phép dễ dàng trình bày những điều không chắc chắn liên quan đến y học như chẩn đoán, lựa chọn phương pháp điều trị và dự đoán tiên lượng. Mô hình BN đang được sử dụng để hỗ trợ các bác sĩ trong việc đánh giá chẩn đoán và lựa chọn một lựa chọn thích hợp để giải quyết vấn đề.

Để trình bày các hình thức chính thức cho sự phát triển của Mạng Bayes, có những hướng dẫn cụ thể. Một vấn đề đặc biệt mà bệnh nhân phải đối mặt trong bệnh viện là sự co lại của bệnh Viêm phổi liên quan đến thở máy (VAP) . Điều trị và chẩn đoán hiệu quả VAP là một trong những thách thức lớn trong y học. Để giải quyết vấn đề này, phải chọn đúng loại kháng sinh có hiệu quả chống lại các sinh vật gây bệnh và không gây ra bất kỳ tác dụng phụ nào.

Mô hình Bayesian Network của VAP được xây dựng bằng cách sử dụng kiến ​​thức về sự phụ thuộc, ảnh hưởng hoặc mối tương quan nhân quả . Điều này chủ yếu đến từ các chuyên gia tên miền hoặc các thuật toán học cấu trúc. Đồ thị trên biểu diễn mối quan hệ nhân quả giữa các biến khác nhau. Ví dụ –  Khi một mầm bệnh cụ thể xâm nhập vào cơ thể bệnh nhân, có khả năng cao là bệnh nhân sẽ xuất hiện các triệu chứng của bệnh viêm phổi. Do đó, một vòng cung được vẽ từ biến “thuộc địa hóa” thành “viêm phổi”. Hơn nữa, thời gian bệnh nhân nằm thở máy và tình trạng miễn dịch cũng ảnh hưởng đến xác suất mắc bệnh viêm phổi. Đây là lý do tại sao các vòng cung từ ‘thở máy’ và ‘tình trạng miễn dịch học’ được vẽ theo biến số ‘viêm phổi’.

Cùng một mạng lưới này có thể được sử dụng để đưa ra quyết định liên quan đến y tế. Rất khó để xác định vấn đề có phải là VAP hay không vì các triệu chứng được phản ánh bởi bệnh nhân không chỉ bị hạn chế ở nó. Ví dụ –  Một bệnh nhân tiếp xúc với máy thở cơ học có thể xuất hiện các triệu chứng sốt gây khó khăn cho việc quyết định chẩn đoán vì có nhiều nguyên nhân gây sốt thông thường. Để xác định chẩn đoán dựa trên bằng chứng, phương pháp phân tích ROC (Đặc điểm hoạt động của máy thu) được sử dụng để thiết lập chẩn đoán thông qua việc xác định điểm cắt xác suất.

Để dự đoán các sinh vật gây bệnh, điều cần thiết là phải kết hợp kiến ​​thức thời gian vào mô hình Bayesian Network của VAP. Lựa chọn điều trị liên quan đến việc lựa chọn kết hợp kháng sinh để mang lại kết quả tối ưu hóa. Như đã thảo luận ở trên, thuốc kháng sinh cần có khả năng giải quyết các tác nhân gây bệnh mà không gây ra các tác dụng phụ lớn. Điều này đòi hỏi sự mở rộng của Mạng Bayes với lý thuyết quyết định. Lý thuyết quyết định này liên quan đến hàm tiện ích cần được tối đa hóa để có được cách xử lý tối ưu.

Bản tóm tắt

Chúng tôi đã thảo luận về các ứng dụng khác nhau của Mạng Bayes để biện minh cho bản chất linh hoạt của nó. Chúng tôi đã đề cập đến tất cả các ứng dụng cốt lõi của Bayesian Network.