Система поддержки научных исследований медицинской диагностики

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.

Введение ………………………………………………………………………………………………….. 15
Обзор литературы…………………………………………………………………………………….. 17
Глава 1 Анализ предметной области …………………………………………………………. 21
1.1 Объект и цели исследования…………………………………………………………….. 21
1.2 Исходные данные и классификации бронхиальной астмы ………………… 21
1.3 Формальная постановка задачи ………………………………………………………… 24
Глава 2 Методы и инструменты для решения поставленной задачи…………… 26
2.1 Выбор методов решения…………………………………………………………………… 26
2.1.1 Методы заполнения пропущенных значений ………………………………. 26
2.1.2 Методы сокращения размерности ………………………………………………. 34
2.1.3 Кластеризация, анализ качества кластеризации …………………………… 36
2.1.4 Дерево решений …………………………………………………………………………. 37
2.2 Выбор инструментов ……………………………………………………………………….. 41
2.2.1 Скриптовый язык R …………………………………………………………………… 45
2.2.2 Типы данных языка R …………………………………………………………………. 46
2.2.3 Импортирование данных в R ………………………………………………………. 47
Глава 3 Реализация проекта ……………………………………………………………………… 48
3.1 Последовательность действий выполнения поставленной задачи ……… 48
3.2 Первичная обработка данных …………………………………………………………… 49
3.2.1 Анализ выбросов ………………………………………………………………………… 49
3.2.2 Восстановление пропущенных значений …………………………………….. 50
3.3 Сокращение размерности …………………………………………………………………. 52
3.4 Выявление однородных групп пациентов …………………………………………. 54
3.5 Построение СППР в виде дерева решений ……………………………………….. 57
3.6 Анализ полученных результатов ………………………………………………………. 59
Глава 4 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и
ресурсосбережение…………………………………………………………………………………… 60
Введение……………………………………………………………………………………………….. 60
4.1 Оценка коммерческого потенциала и перспективности проведения
научных исследований с позиции ресурсоэффективности и
ресурсосбережения ……………………………………………………………………………….. 61
4.1.1 Потенциальные потребители результатов исследования ……………… 61
4.1.2 Анализ конкурентных технических решений ………………………………. 62
4.1.3 Технология QuaD ……………………………………………………………………….. 63
4.1.4 SWOT-анализ …………………………………………………………………………….. 65
4.2 Планирование научно-исследовательских работ ………………………………. 66
4.2.1 Структура работ в рамках научного исследования ………………………. 66
4.2.2 Определение трудоемкости выполнения работ ……………………………. 67
4.2.3 Разработка графика проведения научного исследования ……………… 69
4.3 Бюджет научно-технического исследования (НТИ) ………………………….. 72
4.3.1 Расчет материальных затрат НТИ ……………………………………………….. 72
4.3.2 Основная заработная плата исполнителей темы ………………………….. 73
4.3.3 Дополнительная заработная плата ………………………………………………. 74
4.3.4 Отчисления во внебюджетные фонды (страховые отчисления)……. 75
4.3.5 Накладные расходы ……………………………………………………………………. 75
4.3.6 Формирование бюджета затрат научно-исследовательского проекта
…………………………………………………………………………………………………………… 76
4.4 Определение ресурсной (ресурсосберегающей), финансовой,
бюджетной, социальной и экономической эффективности исследования .. 76
Глава 5 Социальная ответственность ………………………………………………………… 80
Введение……………………………………………………………………………………………….. 80
5.1 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности …… 80
5.2 Производственная безопасность ………………………………………………………. 82
5.2.1 Анализ выявленных вредных факторов при разработке и
эксплуатации проектируемого решения ………………………………………………. 83
5.2.1.1 Отклонение показателей микроклимата……………………………………. 83
5.2.1.2 Недостаточная освещенность рабочей зоны ……………………………… 84
5.2.1.3 Превышение уровня шума ……………………………………………………….. 87
5.2.1.4 Опасные и вредные производственные факторы, связанные с
электромагнитными полями ……………………………………………………………….. 88
5.2.1.5 Психофизиологические факторы ……………………………………………… 89
5.2.2 Анализ выявленных опасных факторов при разработке и
эксплуатации проектируемого решения ………………………………………………. 90
5.2.2.1 Повышенное значение напряжения в электрической цепи,
замыкание которой может произойти через тело человека ………………….. 90
5.3 Экологическая безопасность…………………………………………………………….. 92
5.4 Безопасность в чрезвычайных ситуациях …………………………………………. 92
5.5 Выводы по разделу ………………………………………………………………………….. 94
Заключение ……………………………………………………………………………………………… 96
Список использованных источников ………………………………………………………… 97
Приложение А ……………………………………………………………………………………….. 106
Приложение Б ………………………………………………………………………………………… 128
Приложение В………………………………………………………………………………………… 137

В результате выполнения магистерской диссертации, была получена
система поддержки научных исследований медицинской диагностики в виде
дерева решений, на основе полученных клинико-лабораторных показателей.
В процессе разработки, были рассмотрены объекты и цели
исследования, были описаны исходные данные. Был выбран метод для
заполнения пропущенных значений, метод для сокращения размерности,
описаны виды кластеризации и метод построения дерева решений, а также
были выбраны и описаны инструменты для реализации поставленной задачи.
Был разработан алгоритм выполнения поставленной задачи. Была полностью
реализована поставленная задача, в соответствии с шагами, описанными в
алгоритме.

1. Макарова Л.С., Берестнева О.Г., Семерякова Е.Г. Математические
методы в задачах медицинской диагностики [Электронный ресурс]. – URL:
https://science-education.ru/pdf/2012/6/180.pdf (дата обращения: 06.02.2019).
2. Орлов А.И. Математические методы теории классификации
[Электронный ресурс]. – URL: https://cyberleninka.ru/article/v/matematicheskiemetody-teorii-klassifikatsii (дата обращения: 06.02.2019).
3. Н. Бейли. Математика в биологии и медицине [Электронный ресурс].
– URL: http://stu.sernam.ru/book_m_bio.php?id=71 (дата обращения:
06.02.2019).
4. Новосельцев В.Н. Математические методы в медицине
[Электронный ресурс]. – URL:
http://бмэ.орг/index.php/МАТЕМАТИЧЕСКИЕ_МЕТОДЫ (дата обращения:
06.02.2019).
5. Черкашина Ю.А. Применение математических методов в задаче
диагностики состояния здоровья детей первого года жизни [Электронный
ресурс]. – URL: https://applied-research.ru/pdf/2015/5-1/6752.pdf (дата
обращения: 06.02.2019).
6. М.Л.Жмудяк, А.Н. Повалихин, А.В. Стребуков, А.В.Гайнер,
А.Л.Жмудяк, Г.Г.Устинов. Диагностика заболеваний методами теорий
вероятностей [Электронный ресурс]. – URL:
http://medbooks.org/index.files/book/Matematika/012708/Diagnostika_zabolevanij
_metodami_teorii_verojatnostej.pdf (дата обращения: 06.02.2019).
7. М.Д. Степанова, С.А. Самодумкин, Т.Л. Лемешева. Математические
методы диагностики в медицинских интелектуальных системах
[Электронный ресурс]. – URL: http://900501.ucoz.ru/_ld/0/31_–____.pdf (дата
обращения: 06.02.2019).
8. В.А. Биллиг, О.В. Иванова, Н.А. Царегородцев. Построение
ассоциативных правил в задаче медицинской диагностики [Электронный ресурс]. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/postroenie-assotsiativnyh-pravilv-zadache-meditsinskoy-diagnostiki (дата обращения: 06.02.2019).
9. Компанченко А.С. Сравнение эффективности ансамблей
интеллектуальных технологий в задачах медицинской диагностики
[Электронный ресурс]. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnenieeffektivnosti-ansambley-intellektualnyh-tehnologiy-v-zadachah-meditsinskoydiagnostiki (дата обращения: 06.02.2019).
10. Локтионова Н.Н. Фильчакова К.А. Применение математических
методов исследования в медицине [Электронный ресурс]. – URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-matematicheskih-metodovissledovaniya-v-meditsine (дата обращения: 07.02.2019).
11. Горбунова Т.И. Интеллектуальная система поддержки принятия
решений в медицинской диагностике [Электронный ресурс]. – URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/intellektualnaya-sistema-podderzhki-prinyatiyaresheniy-v-meditsinskoy-diagnostike (дата обращения: 07.02.2019).
12. Черкашина Ю.А., Вадутова Ф.А. Оценка состояния здоровья
детей с экстремально низкой массой тела на основе технологии
искусственных нейронных сетей [Электронный ресурс]. – URL:
https://elibrary.ru/item.asp?id=29810157& (дата обращения: 07.02.2019).
13. Черкашина Ю.А. Статистический анализ медико-биологических
показателей у детей, больных ожирением [Электронный ресурс]. – URL:
https://elibrary.ru/item.asp?id=23172055& (дата обращения: 07.02.2019).
14. Заброда Н.Н., Артеменко М.В. Математические методы анализа
заболеваемости населения региона Курской магнитной аномалии
[Электронный ресурс]. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/matematicheskiemetody-analiza-zabolevaemosti-naseleniya-regiona-kurskoy-magnitnoy-anomalii
(дата обращения: 07.02.2019).