Anest. intenziv. Med. 2006;17(5):246-250

Fuzzy logika v anesteziologii jako způsob uvažování i nástroj pro praktické použitíAnesteziologie - Souborný referát

M. Adamus1, R. Bělohlávek2
1 Klinika anesteziologie a resuscitace, LF Univerzity Palackého a Fakultní nemocnice, Olomouc
2 Katedra informatiky, PřF Univerzity Palackého, Olomouc

Expertní znalosti v humanitních oborech jsou charakteristické svou nejistotou a neurčitostí. Údaje, se kterými expert (např. lékař) pracuje, jsou často nepřesné, nejisté a neurčité, ale právě podle takových informací se odborník musí rozhodovat. Zpracováním neurčitých a nejistých dat se zabývá tzv. fuzzy logika, která pracuje s fuzzy množinami. V celé řadě běžných situací a úloh, pro něž nemáme přesné matematické modely, je expert schopný svou znalost a správné řešicí postupy formulovat v přirozeném jazyce, a to pomocí tzv. jestliže-pak pravidel. Na nich založené pravidlové fuzzy systémy představují matematický model, který vzniká přímo ze zkušenosti popsané příslušným odborníkem a v jeho přirozeném jazyce. Zároveň tak získáváme i způsob vyjadřování, kterému rozumí počítač a umí s ním pracovat. Fuzzy systémy se mohou uplatnit v celé řadě konkrétních situací z medicínské praxe, příkladem mohou být diagnostické expertní systémy nebo zpětnovazební fuzzy regulační zařízení.

Klíčová slova: fuzzy logika; neurčitost; jazykový popis; fuzzy regulace

Fuzzy logic in anaesthesiology as a way of thinking and a tool for practical applications

Uncertainty and indeterminacy are typical of expert knowledge in humanities. Data processed by an expert (e. g. a medical doctor) are often imprecise, uncertain, and indeterminate. It is, however, these data according to which the expert has to make his/her decisions. Processing of indeterminate and uncertain data is the subject of fuzzy logic, which deals with fuzzy sets. In a broad variety of situations and tasks for which no precise mathematical models are available, an expert is able to formulate his/her knowledge and problem solving strategy in a natural language by means of so-called"if-then"rules. Rule-based fuzzy systems, which are based on these rules, represent a mathematical model that results directly from the expert's experience described in a natural language. In addition to that, fuzzy systems provide us with a means of communication easily usable and thus comprehensible by a computer. Fuzzy systems can be applied to a broad spectrum of situations in medicine, such as diagnostic expert systems and feedback fuzzy control devices.

Keywords: fuzzy logic; indeterminacy; linguistic description; fuzzy control

Zveřejněno: 1. říjen 2006  Zobrazit citaci

ACS AIP APA ASA Harvard Chicago Chicago Notes IEEE ISO690 MLA NLM Turabian Vancouver
Adamus M, Bělohlávek R. Fuzzy logika v anesteziologii jako způsob uvažování i nástroj pro praktické použití. Anest. intenziv. Med. 2006;17(5):246-250.
Sdílet...
Stáhnout citaci
  • BibTeX (.bib)
  • Bookends (.ris)
  • EasyBib (.ris)
  • EndNote (.enw)
  • EndNote 8 (.xml)
  • ISI WoS (.isi)
  • Medlars (.medlars)
  • Mendeley (.ris)
  • MODS (.xml)
  • Papers (.ris)
  • RefWorks (.txt)
  • RefManager (.ris)
  • RIS (.ris)
  • MS Word (.xml)
  • Zotero (.ris)
    • Zobrazit celý článek

    Reference

    1. Feynman, R. P., Leighton, R. B., Sands, M. Feynmanove prednášky z fyziky. 2. vydání. Bratislava : Alfa 1986, 451 s.
    2. Shortliffe, E. H. Computer-Based Medical Consultations: MYCIN. 1. vydání. New York : Elsevier 1976, 264 p. ISBN 0-444-00179-4. Přejít k původnímu zdroji...
    3. Zadeh, L. A. Fuzzy sets. Information and Control, 1965, 8, p. 338-353. Přejít k původnímu zdroji...
    4. Bělohlávek, R. Fuzzy Relational Systems: Foundations and Principles. 1. vydání. New York : Kluwer 2002, 369 p. ISBN 0-306-46777-1.
    5. Dubois, D., Prade, H. Fuzzy Sets and Systems: Theory and Applications. 1. vydání. New York : Academic Press 1980, 393 p. ISBN 0-12-222750-6.
    6. Klir, G. J., Yuan, B. Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications. 1. vydání. Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall, PTR 1995, 574 p. ISBN 0-13-101171-5.
    7. Asbury, A. J., Tzabar, Y. Fuzzy logic: new ways of thinking for anaesthesia. Br. J. Anaesth., 1995, 75, p. 1-2. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    8. Kosko, B. Fuzzy Thinking. 1. vydání. London : Flamingo 1994, 318 p. ISBN 0-00-654713-3.
    9. Shono, H., Oga, M., Shimomura, K., Yamasaki, M., Ito, Y., Muro, M., Sugimori, H. Application of fuzzy logic to the Apgar scoring system. Int. J. Biomed. Comput., 1992, 30, p. 113-123. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    10. Tsakonas, A., Dounias, G., Jantzen, J., Axer, H., Bjerregaard, B., von Keyserlingk, D. G. Evolving rule-based systems in two medical domains using genetic programming. Artif. Intell. Med., 2004, 32, p. 195-216. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    11. Guo, Y., Cheng, H. D., Huang, J., Tian, J., Zhao, W., Sun, L., Su, Y. Breast ultrasound image enhancement using fuzzy logic. Ultrasound Med. Biol., 2006, 32, p. 237-247. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    12. Westenskow, D. R. Fundamentals of feedback control: PID, fuzzy logic, and neural networks. J. Clin. Anesth., 1997, 9, Supplementum 6, p. 33S-35S. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    13. Ibbini, M. A PI-fuzzy logic controller for the regulation of blood glucose level in diabetic patients. J. Med. Eng. Technol., 2006, 30, p. 83-92. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    14. Schaublin, J, Derighetti, M., Feigenwinter, P., Petersen-Felix, S., Zbinden, A. M. Fuzzy logic control of mechanical ventilation during anaesthesia. Br. J. Anaesth., 1996, 77, p. 636-641. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    15. Bates, J. H., Hatzakis, G. E., Olivenstein, R. Fuzzy logic and mechanical ventilation. Respir. Care Clin. N. Am., 2001, 7, p. 363-377. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    16. Curatolo, M., Derighetti, M., Petersen-Felix, S., Feigenwinter, P., Fischer, M., Zbinden, A. M. Fuzzy logic control of inspired isoflurane and oxygen concentrations using minimal flow anaesthesia. Br. J. Anaesth., 1996, 76, p. 245-250. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    17. Shieh, J. S., Kao, M. H., Liu, C. C. Genetic fuzzy modelling and control of bispectral index (BIS) for general intravenous anaesthesia. Med. Eng. Phys., 2006, 28, p. 134-148. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    18. Allen, R., Smith, D. Neuro-fuzzy closed-loop control of depth of anaesthesia. Artif. Intell. Med., 2001, 21, p. 185-191. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    19. Huang, J. W., Lu, Y. Y., Nayak, A., Roy, R. J. Depth of anesthesia estimation and control. IEEE Trans Biomed. Eng., 1999, 46, p. 71-81. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    20. Jensen, E. W., Nebot, A., Caminal, P., Henneberg, S. W. Identification of causal relations between haemodynamic variables, auditory evoked potentials and isoflurane by means of fuzzy logic. Br. J. Anaesth., 1999, 82, p. 25-32. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    21. Ross, J. J., Mason, D. G., Linkens, D. A., Edwards, N. D. Self-learning fuzzy logic control of neuromuscular block. Br. J. Anaesth., 1997, 78, p. 412-415. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    22. Edwards, N. D., Mason, D. G., Ross, J. J. A portable self-learning fuzzy logic control system for muscle relaxation. Anaesthesia, 1998, 52, p. 136-139. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    23. Mason, D. G., Ross, J. J., Edwards, N. D., Linkens, D. A., Reilly, C. S. Self-learning fuzzy control with temporal knowledge for atracurium-induced neuromuscular block during surgery. Comput. Biomed. Res., 1999, 32, p. 187-197. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    24. Zbinden, A. M., Feigenwinter, P., Petersen-Felix, S., Hacisalihzade, S. Arterial pressure control with isoflurane using fuzzy logic. Br. J. Anaesth., 1995, 74, p. 66-72. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    25. Huang, S. J., Shieh, J. S., Fu, M., Kao, M. C. Fuzzy logic control for intracranial pressure via continuous propofol sedation in a neurosurgical intensive care unit. Med. Eng. Phys., 2006, 28, p. 639-647. Přejít k původnímu zdroji... Přejít na PubMed...
    26. Adamus, M., Belohlavek, R., Koutna, J., Zacpal, J. Automatic control of rocuronium-induced neuromuscular block. Eur. J. Anaesthesiol. Suppl., 2004, 21, Supplement 32, p. 22. Přejít k původnímu zdroji...

    Zpět na obsah


    Anesteziologie a intenzivní medicína

    Vážená paní, pane,
    upozorňujeme Vás, že webové stránky, na které hodláte vstoupit, nejsou určeny široké veřejnosti, neboť obsahují odborné informace o léčivých přípravcích, včetně reklamních sdělení, vztahující se k léčivým přípravkům. Tyto informace a sdělení jsou určena výhradně odborníkům dle §2a zákona č.40/1995 Sb., tedy osobám oprávněným léčivé přípravky předepisovat nebo vydávat (dále jen odborník).
    Vezměte v potaz, že nejste-li odborník, vystavujete se riziku ohrožení svého zdraví, popřípadě i zdraví dalších osob, pokud byste získané informace nesprávně pochopil(a) či interpretoval(a), a to zejména reklamní sdělení, která mohou být součástí těchto stránek, či je využil(a) pro stanovení vlastní diagnózy nebo léčebného postupu, ať už ve vztahu k sobě osobně nebo ve vztahu k dalším osobám.

    Prohlašuji:

    1. že jsem se s výše uvedeným poučením seznámil(a),
    2. že jsem odborníkem ve smyslu zákona č.40/1995 Sb. o regulaci reklamy v platném znění a jsem si vědom(a) rizik, kterým by se jiná osoba než odborník vstupem na tyto stránky vystavovala.

    Ne
    Ano

    Pokud vaše prohlášení není pravdivé, upozorňujeme Vás,
    že se vystavujete riziku ohrožení svého zdraví, popřípadě i zdraví dalších osob.