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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Rough Set Theory in the Classification of Diagnoses

verfasst von : Elisabeth Rakus-Andersson

Erschienen in: Computers in Medical Activity

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Rough sets, surrounded by two approximation sets filled with sure and possible members constitute perfect mathematical tools of the classification of some objects. In this work we adopt the rough technique to verify diagnostic decisions concerning a sample of patients whose symptoms are typical of a considered diagnosis. The objective is to extract the patients who surely suffer from the diagnosis, to indicate the patients who are free from it, and even to make decisions in undefined diagnostic cases. By applying selected logical decision rules, we also discuss a possibility of reducing of symptom sets to their minimal collections preserving the previous results in order to minimize a number of numerical calculations.

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Metadaten
Titel
Rough Set Theory in the Classification of Diagnoses
verfasst von
Elisabeth Rakus-Andersson
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04462-5_5