Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/54211
Title: Система поддержки научных исследований медицинской диагностики
Authors: Сидоров, Владислав Викторович
metadata.dc.contributor.advisor: Марухина, Ольга Владимировна
Keywords: бронхиальная астма; набор данных; восстановление пропущенных значений; сокращение размерности; корреляция; кластеризация; логические правила; дерево решений; bronchial asthma; data array; restoration of missing values; reduction of dimension; correlation; clustering; logical rules; decision tree
Issue Date: 2019
Citation: Сидоров В. В. Система поддержки научных исследований медицинской диагностики : магистерская диссертация / В. В. Сидоров ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. О. В. Марухина. — Томск, 2019.
Abstract: Объект исследования – модель классификации условных типов бронхиальной астмы, разработанная учеными СибГМУ. Целью исследования – создание системы поддержки научных исследований медицинской диагностики, изучение и применение методов анализа данных для подтверждения или опровержения возможности применения новой классификации, предложенной учеными СибГМУ. В данной работе был проведен анализ предметной области. Произведен обзор методов сокращения размерности, кластеризации, построения деревьев решений. Также произведен выбор инструментария для выполнения поставленной цели. Была выполнена программная реализация проекта.
Object of research - a model classification of conventional types of asthma, developed by scientists of SSMU. The purpose of research - to create a system to support scientific research in medical diagnostics, study and application of data mining techniques to confirm or refute the possibility of using the new classification proposed by scientists of SSMU. In this work it was carried out the analysis of the subject area. A review of methods for reducing the dimension, clustering, building decision trees. Also made a selection of tools to fulfill the goal. The software implementation of the project was completed.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/54211
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File SizeFormat 
TPU719903.pdf3,4 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.