Тип работы:
 Предмет:
 Язык работы:


Платформа автоматизации обработки медицинских данных

Работа №128306

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

информационные системы

Объем работы25
Год сдачи2021
Стоимость4375 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
33
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 4
1. Постановка задачи 6
2. Обзор предметной области 7
3. Описание решения 11
4. Апробация платформы 21
Заключение 23
Список литературы 24

Доступность медицинских данных и заключений по ним - это очень актуальная задача на сегодняшний день. Это происходит по нескольким причинам. Многие пациенты хотят узнать диагноз по различным снимкам или медицинским обследованиям. Хорошие специалисты могут находиться далеко, и не всегда есть возможность поговорить с ними лично. Врачи также иногда хотят узнать второе мнение по какому-либо медицинскому вопросу.
Так как технологии машинного обучения стремительно развиваются в последние годы, в том числе и в области медицины, и растёт точность моделей, то вместе с этим растёт и доверие людей к такому методу диагностирования заболеваний. Именно поэтому автоматизированные обработчики данных с встроенными методами машинного обучения являются перспективными инструментами для обнаружения патологий по медицинским данным.
На данный момент не было найдено общедоступного ресурса, решающего одновременно проблемы хранения, анонимизации и автоматической обработки медицинских данных, а также включающего в себя возможность обсуждения этих данных. Для решения упомянутых проблем было решено разработать платформу с простым интерфейсом, доступную любому человеку. Она также будет служить веб-фронтендом для фреймворка MIRF (Medical Images Research Framework) [20], который разрабатывается как кафедральный проект и содержит в себе обработчики медицинских данных. Сейчас пользоваться этими обработчиками могут только люди, имеющие навыки программирования, что сильно сужает целевую аудиторию и замедляет популяризацию автоматизированных методов диагностики. Разрабатываемая платформа позволит легко и удобно использовать возможности этого фреймворка. Задача разработки системы интересна тем, что медицинские данные надо будет корректно анонимизировать и хранить. Пользователи смогут запускать готовые алгоритмы и загружать в них свои данные для получения заключения в удобном формате. Помимо автоматизированных способов получения диагноза, платформа будет иметь возможность задавать вопросы по медицинской тематике реальным врачам и пользователям.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
КУРСОВЫЕ СТАТЬИ ВКР

В ходе выполнения данной бакалаврской работы были получены следующие результаты:
• разработана архитектура веб-платформы;
• реализовано хранилище данных для различных типов файлов;
• реализовано взаимодействие с фреймворком MIRF;
• реализована аутентификация и авторизация пользователей;
• реализована клиентская часть платформы;
• произведена апробация платформы.
Код проекта: https://github.com/alexeevna/Medical-Web-App


[1] Aaron Bangor, Philip Kortum, James Miller. Determining What Indi-vidual SUS Scores Mean: Adding an Adjective Rating Scale // Journal of Usability studies 2009. - Vol.4 - Issue 3.
[2] Alexandra Shvyrkova, Alexey Fefelov, Yurii Litvinov, Angelina Chizhova, Egor Ponomarev, Alexander Lomakin, Alexander Savelev. MIRF 2.0 - A Framework for Distributed Medical Images Analysis // Software Engineering and Information Management 2020. - Vol.2691 - Issue 61.
[3] Axios documentation. - URL: https://github.com/axios/axios-docs(Дата обращения 25.04.21).
[4] Bootstrap documentation. - URL: https://getbootstrap.com/docs/4.1/getting-started/introduction/(Дата обращения 25.04.21).
[5] Dcmjs. - URL: http://dcmjs.org/(Дата обращения 01.05.21).
[6] Dicoogle documentation. - URL: https://dicoogle.com/(Дата обращения 25.04.21).
[7] Discourse. — URL: https://www.discourse.org/(Датаобращения
18.10.20) .
[8] EasyPACS. - URL: https://github.com/mehmetsen80/EasyPACS(Дата обращения 25.04.21).
[9] MariaDB documentation. - URL: https://mariadb.org/documentation/(Дата обращения 14.12.20).
[10] MaterialUI documentation. - URL: https://material-ui.com/getting-started/usage/(Дата обращения 10.05.21).
[11] MedScape. — URL: https://www.medscape.com/(Дата обращения
18.10.20) .
[12] MySQL documentation. - URL: https://dev.mysql.com/doc/(Дата обращения 14.12.20).
[13] Orthanc documentation. - URL: https://book.orthanc- server.com/users.html(Дата обращения 25.04.21).
[14] PostgreSQL documentation. - URL:
https://www.postgresql.org/docs/(Дата обращения 14.12.20).
[15] PostgreSQL vs MySQL. - URL: https://www.2ndquadrant.com/en/postgresql/postgresql-vs-mysql/(Дата обращения: 03.05.21).
[16] PostgreSQL vs. MySQL: A 360-degree Comparison. - URL: https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degree- comparison-syntax-performance-scalability-and-features(Дата обращения: 03.05.21).
[17] RadioMed. — URL: https://radiomed.ru/(Дата обращения
18.10.20) .
[18] React-validation documentation. - URL:
https://openbase.com/js/react-validation/documentation(Дата обращения 25.04.21).
[19] Russell Sears, Catharine van Ingen, Jim Gray. To BLOB or Not To BLOB: Large Object Storage in a Database or a Filesys¬tem? - URL: https://www.microsoft.com/en-us/research/wp- content/uploads/2006/04/tr-2006-45.pdf/(Дата обращения
13.12.20) .
[20] Sabrina Musatian, Alexander Lomakin Angelina Chizhova. Medical Images Research Framework. -- 2019.
[21] TalkYard. — URL: https://www.talkyard.io/(Дата обращения
18.10.20) .
[22] Thomas Tullis, Jacqueline Stetson. A Comparison of Questionnaires for Assessing Website Usability // 2006.
[23] UpToDate. — URL: https://www.uptodate.com/home(Дата обращения 18.10.20).

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.