Проектирование и разработка системы автоматизированной медицинской диагностики (на примере диагностики заболевания Паркинсона)

Введение
Постановка задачи
Обзор литературы
Глава 1. Описание медицинских данных . . . . . . . . . . . 9
2.1. Описание болезни Паркинсона . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2. Описание анализов голоса и речи . . . . . . . . . . . . . 10
Глава 2. Обзор используемых алгоритмов . . . . . . . . . . 13
2.1. Метод опорных векторов . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2. Дерево принятия решений . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.3. Метод k наиближайших соседей . . . . . . . . . . . . . . 16
2.4. Многослойная нейронная сеть . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.5. Скользящий контроль
Глава 3. Сравнительный анализ эффективности работы
алгоритмов
Глава 4. Разработка веб-приложения . . . . . . . . . . . . . 23
4.1. Обзор используемых технологий . . . . . . . . . . . . . . 23
4.1.1. Spring framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
4.1.2. Hibernate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
4.1.3. PostgreSQL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.1.4. Maven
4.1.5. Tomcat
4.1.6. Heroku
4.2. Архитектура приложения . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
24.2.1. Требования к архитектуре . . . . . . . . . . . . 28
4.2.2. Структура таблиц базы данных . . . . . . . . . 29
4.2.3. Описание архитектуры проекта . . . . . . . . . 31
Заключение
Список литературы
Купить

В настоящее время сложно переоценить роль искусственного интеллекта в современном мире. Изобилие форм и областей применения демонстрирует силу и огромные возможности машинного обучения: от роботов,
побеждающих международных гроссмейстеров в шахматы, до автопилотируемых девайсов и автоматизированных игроков на фондовых рынках.
Большое количество исследований в научном мире, связанных с машинным обучением, ведется в области здравоохранения. Вопросы медицины вряд ли когда-либо потеряют свою важность, так как одной из основных целей современного общества является улучшение качества жизни, что
тесно связано со здоровьем населения планеты. Именно поэтому актуально
проводить исследования в области машинного обучения, связанные медициной, и разрабатывать программы и алгоритмы, способствующие развитию здравоохранения.
Разработанные инструменты медицинской диагностики не могут заменить всю работу врача. Это было бы рискованно и неэтично полагаться на пусть даже хорошо разработанный искусственный интеллект. Однако подобные программы могут существенно помочь доктору и ускорить зачастую длительный процесс диагностирования пациентов. Применение подобных инструментов необходимо, когда постановка диагноза усложняется большим количеством медицинских данных или редким заболеванием.
В данной выпускной квалификационной работе создавалась система автоматизированной медицинской диагностики. Ее работа демонстрируется на примере анализа голоса и речи пациентов с подозрением на заболевание Паркинсона. В настоящее время данная болезнь неизлечима и сложно диагностируется на ранних этапах. Поэтому для демонстрации работы системы была выбрана именно она.
С использованием современных технологий было разработано веб-приложение, с помощью которого лаборант, принимающий анализы у пациентов, мог бы пользоваться системой, получая результаты анализов в короткие сроки.
Купить