Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/54211
Название: Система поддержки научных исследований медицинской диагностики
Авторы: Сидоров, Владислав Викторович
Научный руководитель: Марухина, Ольга Владимировна
Ключевые слова: 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
Дата публикации: 2019
Библиографическое описание: 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.
Аннотация: 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
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU719903.pdf3,4 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.