Измерительные медицинские системы. Источники погрешностей при аппаратурных измерениях в медицине, страница 16

Признак – понятие в задаче диагностики (распознавания образов) столь же фундаментальное, как и понятие «класс». В метрологии признаком именуют качественное характеристическое свойство, позволяющее различать классы ,  между собой. К качественным признакам относят характерные свойства объекта, описываемые в нечисловой шкале одного типа – шкалой наименований (с вербальными градациям типа «да», «нет», «красный», «синий», «ребенок», «взрослый» и т. п.).

Наряду с понятием «признак», в метрологии широко используют понятие «параметр» – количественное характеристическое свойство в виде вектора , описываемого совокупностью числовых метрических шкал, и позволяющее различать между собой модели, входящие в класс . Поэтому, когда говорят о «конкретной модели», подразумевают, что для некоторого фиксированного значения  необходимо осуществить поиск еще и значения вектора параметров . В этом случае описание модели будет полным и будет содержать значения как качественных, так и количественных характеристических свойств.

Комментируя приводимое выше разделение характеристических признаков на качественные и количественные, отметим его известную условность. Во-первых, принятое в математике [14] определение параметра как «величины, значения которой служат для различения элементов некоторого множества между собой» достаточно широко, разрешая принимать параметру как числовые значения (т. о. выражение «числовой параметр» не является тавтологией), так и нечисловые.

Во-вторых, в теории распознавания образов [15] столь же широко трактуют понятие «признак», подразумевая под ним некую числовую либо нечисловую величину, используемую для различения «элементов некоторого множества».

Исходя из сказанного, в принципе, можно было бы и не делать особого различия между понятиями «признак» и «параметр». Однако иногда подобное разделение удобно.

В медицинской диагностике при описании некоторого заболевания такими ограничительными условиями являются пол, возраст, профессия и др. В этом случае, одному оцениваемому признаку (например, «головная боль»,) будут соответствовать различные параметры, т. е. варианты «головная боль у мужчины» и «головная боль у женщины». Как и классы, признаки можно организовать либо списком, либо в виде иерархической структуры. Первый способ удобен для небольшого количества признаков (порядка 10). Если признаков много (на практике – более двух десятков), целесообразна их иерархическая организация, что позволяет значительно быстрее осуществить поиск нужного признака.

Понятия «признак» и «класс» разнополюсные и соотносятся примерно так, как соотносятся исходные данные и результат решения некоторой задачи.

Однако данное утверждение справедливо лишь в относительной степени: пятая колонка табл. 9.3 – пример ситуации, когда одна и та же величина может трактоваться и как признак, и как перечень классов.

Таким образом, вопрос о том, с чем мы имеем дело (с признаком или классом), – это вопрос о виде рассматриваемой диагностической задачи (рис. 9.16).

Наконец, при иерархической организации информации одна и та же величина формально может трактоваться и как признак, и как класс.

Рис. 9.16 – Связь между признаками и классами

На рис. 9.17 приведен соответствующий пример: характеристика «цвет, оттенок лица» может рассматриваться как признак по отношению к характеристике «артериальное давление», и вместе с тем – как список классов по отношению к величине «длина волны».

Рис. 9.17 – Иерархическая организация информации

Шкала классов «артериальное давление» может, в свою очередь, стать шкалой значений признака, если ее подчинить, например, шкале состояний со значениями «артериальная гипертония», «инфаркт миокарда» и т. п. (см. рис. 9.16).