Алгоритмическое и программное обеспечение поиска аномалий в результатах медицинских исследований

В работе будет исследовано применение ряда методов выявления аномальных данных для набора результатов медицинских анализов. Работа выполняется в рамках взаимодействия ТПУ с СибГМУ.

РЕФЕРАТ ……………………………………………………………………………………………………………………… 10

ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ, СОКРАЩЕНИЯ………………………………………………… 11

ВВЕДЕНИЕ …………………………………………………………………………………………………………………… 15

ГЛАВА I. ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ ……………………………………………………………………………………. 17

Обзор литературы ………………………………………………………………………………………………………… 17

1. Объект и методы исследования……………………………………………………………………………… 20

1.1 Методы машинного обучения……………………………………………………………..20

1.2 Обучение с учителем (Supervised learning) ………………………………………….20

1.3 Обучение без учителя (Unsupervised learning) …………………………………….20

1.4 Обучение с частичным привлечением учителя (Semi-Supervised
learning) 21

1.5 Обучение с подкреплением (Reinforcement learning) ………………………….21

1.6 Глубокое обучение (Deep learning) ………………………………………………………22

1.7 Ансамблевые методы (Ensemble Methods) ………………………………………….22

2. Расчёты и аналитика ……………………………………………………………………………………………… 24

2.1 Выбор программного обеспечения ……………………………………………………..24

2.1.1 Используемые библиотеки «Python»………………………………………………..24
2.2 Загрузка и предварительный анализ данных …………………………………….25

2.3 Разделение набора данных на тестовую и тренировочную выборки …25

3. Построение классификатора ………………………………………………………………………………….. 26

3.1 Выбор алгоритма классификации ………………………………………………………26

3.1.1 Изолирующий лес (Isolation Forest) ………………………………………………….26
3.1.2 Одноклассовый метод опорных векторов (One Class SVM) …………….27
3.1.3 Алгоритм эллиптической огибающей (Elliptic Envelope) ………………..28
3.1.4 Ансамбли алгоритмов ………………………………………………………………………29
4. Результаты проведенного исследования ……………………………………………………………….. 34

Заключение по разделу …………………………………………………………………………………………………. 40

ГЛАВА II. ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ, РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И
РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ ……………………………………………………………………………………………. 41
Введение………………………………………………………………………………………………………..41

1. Организация и планирование работ …………………………………………………………41

2. Продолжительность этапов работ …………………………………………………………….42

3. Расчет сметы затрат на выполнение проекта …………………………………………..45

4. Расчет заработной платы ………………………………………………………………………….45

5. Расчет затрат на социальный налог …………………………………………………………46

6. Расчет затрат на электроэнергию ……………………………………………………………..47

6.1.Расчет амортизационных расходов …………………………………………………….49
6.2.Расчет прочих расходов ………………………………………………………………………49
7. Расчет общей себестоимости разработки ………………………………………………….50

7.1. Расчет прибыли ………………………………………………………………………………….50
7.2. Расчет НДС…………………………………………………………………………………………50
7.3. Цена разработки НИР ………………………………………………………………………..51
8. Оценка экономической эффективности проекта ……………………………………..51

Заключение по разделу …………………………………………………………………………………51

ГЛАВА III. СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ …………………………………………………… 52

Введение ……………………………………………………………………………………………………………………….. 52

1. Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ……………………… 52

1.1.Специальные правовые нормы трудового законодательства ………………..52

1.2.Эргономические требования к рабочему месту оператораПЭВМ ………….53

2. Производственная безопасность ……………………………………………………………………………. 54

2.1.Анализ вредных и опасных факторов, которые может создать объект
исследования………………………………………………………………………………….54

2.2. Обоснование мероприятий по снижению воздействия вредных и
опасных факторов……………………………………………………………………………………………………..55

2.2.1. Отклонение показателей микроклимата …………………………………………………..55
2.3. Превышение уровня шума ………………………………………………………………….57

2.4. Отсутствие или недостаток естественного и искусственного
освещения….………………………………………………………………………………….58

2.5. Повышенная напряженность магнитного поля …………………………………63
2.6. Экологическая безопасность ………………………………………………………………63

3.1. Анализ вероятных ЧС, которые может инициировать объект
исследований……………………………………………………………………………………………………………..65

3.2. Меры по предотвращению и ликвидации ЧС и их последствий ………66

Заключение по разделу …………………………………………………………………………………………………. 67

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ……………………………………………………………………………………………………………. 68

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ И НАУЧНЫХ ДОСТИЖЕНИЙ ……………………………………….. 69

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ……………………………………………………… 70

ПРИЛОЖЕНИЕ А ………………………………………………………………………………………………………… 74

Object and research methods ………………………………………………………………………………………….. 75

1.1. Machine learning techniques …………………………………………………………………….75

1.1.1. Supervised Learning ………………………………………………………………………….76
1.1.2. Unsupervised Learning ……………………………………………………………………..76
1.1.3. Reinforcement Learning ……………………………………………………………………77
1.1.4. Deep Learning …………………………………………………………………………………..77
1.1.5. Reinforcement Learning ……………………………………………………………………78
1.1.6. Ensemble Methods …………………………………………………………………………….78
ПРИЛОЖЕНИЕ Б ………………………………………………………………………………………………………… 80

ПРИЛОЖЕНИЕ В ………………………………………………………………………………………………………… 84

1.Anomaly Detection Principles and Algorithms 2017 Edition
2.Hands-On Machine Learning with scikit-learn and Scientific Python Toolkits
(Released 7/24/2020)
3.Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning: With Keras
and PyTorch 1st ed. 2019
4.Outlier Analysis 2nd ed. 2017 Edition
5.Outlier Detection: Techniques and Applications 1st Ed. 2019 Edition
6.Топ-5 языков для машинного обучения [Электронный ресурс] / С.
Стельмах.—Электрон.текстовыедан.—2019.—URL:
https://www.itweek.ru/ai/article/detail.php?ID=207784 (дата обращения
26.05.2021)
7.Kaggle [Электронный ресурс] URL:https://ru.wikipedia.org/wiki/Kaggle
(дата обращения 25.05.2021)
8.Scikit-learn.org[Электронныйресурс]URL:https://scikit-
learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.Isolation
Forest.html(дата обращения 20.03.2021)
9.Scikit-learn.org[Электронныйресурс]URL:https://scikit-
learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.OneClassSVM.html?highlight
=svm#sklearn.svm.OneClassSVM.decision_function(датаобращения
10.04.2021)
10.Scikit-learn.org[Электронныйресурс]URL:https://scikit-
learn.org/stable/modules/generated/sklearn.covariance.EllipticEnvelope.html#s
klearn.covariance.EllipticEnvelope (дата обращения 16.04.2021)
11.История развития ансамблевых методов классификации в машинном
обучении (работа Ю. Кашницкого) 2015г.
12.Ensemble methods: bagging, boosting and stacking [ Электронный ресурс ]
URL:https://towardsdatascience.com/ensemble-methods-bagging-boosting-
and-stacking-c9214a10a205 (дата обращения 11.05.2021)
13.Трудовой кодекс Российской Федерации от 30.12.2001 N 197-ФЗ(ред. от
27.12.2018).
14.Федеральный закон от 28 декабря 2013 г. N 426-ФЗ «О специальной оценке
условий труда».
15.СанПиН 2.2.2/2.4.1340–03. Санитарно-эпидемиологические правила и
нормативы «Гигиенические требования к персональным электронно-
вычислительным машинам и организации работы» (с изменениями на 21
июня 2016 года).
16.ГОСТ 12.0.003-2015 ССБТ. Опасные и вредные производственные
факторы. Классификация.
17.СанПиН 2.2.4.548–96. Гигиенические требования к микроклимату
производственных помещений.
18.СанПиН 2.2.4.3359–16. Санитарно-эпидемиологические требования к
физическим факторам на рабочих местах.
19.СП52.13330.2016Естественноеиискусственноеосвещение.
Актуализированная редакция СНиП 23-05-95.
20.ГОСТ Р 55090-2012 Ресурсосбережение. Обращение с отходами.
Рекомендации по утилизации отходов бумаги.
21.ГОСТ Р 55102-2012 Ресурсосбережение. Обращение с отходами.
Руководство по безопасному сбору, хранению, транспортированию и
разборкеотработавшегоэлектротехническогоиэлектронного
оборудования, за исключением ртутьсодержащих устройств и приборов.
22.Постановление Правительства РФ от 03.09.2010 № 681 (ред. от 01.10.2013)
Об утверждении Правил обращения с отходами производства и
потребления в части осветительных устройств, электрических ламп,
ненадлежащиесбор,накопление,использование,обезвреживание,
транспортирование и размещение которых может повлечь причинение
вреда жизни, здоровью граждан, вреда животным, растениям и
окружающей среде.
23.НПБ 105-03. Определение категорий помещений, зданий и наружных
установок по взрывопожарной и пожарной опасности.
24.СП5.13130.2009.Системыпротивопожарнойзащиты.Установки
пожарной сигнализации и пожаротушения автоматические. Нормы и
правила проектирования (с Изменением № 1).
25.СП3.13130.2009.Системыпротивопожарнойзащиты.Система
оповещения и управления эвакуацией людей при пожаре. Требования
пожарнойбезопасности.
26.ГОСТ 12.1.030–81 ССБТ Защитное заземление, зануление.