📄Работа №152790
Тема: Программа пpoгнозирования послеоперационных осложнений мочекаменной болезни
Тип работы
Магистерская диссертация
Предмет
информатика
Объем:
158 листов
Год:
2023
Просмотров:
153
5500
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ 5
1 Анализ состояния исследований и разработок диагностических систем . . . 8
1.1 Анализ лабораторных методов диагностики 9
1.2 Анализ формальных методов диагностики 10
1.2.1 Диагностика с использованием методов математической
статистики 12
1.2.2 Диагностика с использованием методов построения экспертных
систем 13
1.3 Статистические методы в обработке экспертных данных 14
1.4 Обзор отечественных и зарубежных диагностических систем 15
1.5 Постановка задачи диагностики состояния объекта 16
2 Исследование методов прогнозирования осложнений при мочекаменной
болезни 17
2.1 Постановка задачи 17
2.2 Описание данных 18
2.2.1 Анализ эмпирического распределения 19
2.3 Отбор информативных признаков 24
2.3.1 Определение достоверности совпадений и различий характеристик
зависимостей 24
2.3.2 Исследование зависимостей 27
2.3.3 Снижение размерности 33
2.3.4 Сравнение статистических методов выбора анализов 54
2.4 Классификация и прогноз послеоперационных осложнений при
мочекаменной болезни 56
2.4.1 Прогнозирование с помощью метода к-ближайших соседей 58
2.4.2 Прогнозирование с помощью дерева решений 60
2.4.3 Прогнозирование с помощью логистической регрессии 65
2.4.4 Прогнозирование с помощью метода опорных векторов 68
2.4.5 Прогнозирование с помощью нейронных сетей 71
2.4.6 Прогнозирование с помощью алгоритма Случайный лес 82
2.5 Измерение качества классификации 85
3 Проектирование программного продукта 91
3.1 Компонентная архитектура 92
3.1.1 Однокомпонентная архитектура 93
3.1.2 Многокомпонентная архитектура 93
3.2 Архитектура программного обеспечени 95
3.3 Интерфейс Телеграмм бота 98
4 Разработка программного продукта 102
4.1 Выбранные технологии разработки 102
4.1.1 Анализ платформы для разработки 102
4.1.2 Телеграмм Bot API 107
4.1.3 Среда разработки 109
4.2 Регистрация чат-бота Телеграмм 110
4.2.1 Реализация клиентской части чат-бота 112
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 118
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 118
ПРИЛОЖЕНИЕ А Гистограммы значений лабораторных анализов 122
ПРИЛОЖЕНИЕ Б График нормального распределения вероятности 125
ПРИЛОЖЕНИЕ В Факторный анализ 128
ПРИЛОЖЕНИЕ Г Листинг программы 131
ПРИЛОЖЕНИЕ Д Минимальные и максимальные значения показателей
крови 144
ПРИЛОЖЕНИЕ Е Презентация 145
1 Анализ состояния исследований и разработок диагностических систем . . . 8
1.1 Анализ лабораторных методов диагностики 9
1.2 Анализ формальных методов диагностики 10
1.2.1 Диагностика с использованием методов математической
статистики 12
1.2.2 Диагностика с использованием методов построения экспертных
систем 13
1.3 Статистические методы в обработке экспертных данных 14
1.4 Обзор отечественных и зарубежных диагностических систем 15
1.5 Постановка задачи диагностики состояния объекта 16
2 Исследование методов прогнозирования осложнений при мочекаменной
болезни 17
2.1 Постановка задачи 17
2.2 Описание данных 18
2.2.1 Анализ эмпирического распределения 19
2.3 Отбор информативных признаков 24
2.3.1 Определение достоверности совпадений и различий характеристик
зависимостей 24
2.3.2 Исследование зависимостей 27
2.3.3 Снижение размерности 33
2.3.4 Сравнение статистических методов выбора анализов 54
2.4 Классификация и прогноз послеоперационных осложнений при
мочекаменной болезни 56
2.4.1 Прогнозирование с помощью метода к-ближайших соседей 58
2.4.2 Прогнозирование с помощью дерева решений 60
2.4.3 Прогнозирование с помощью логистической регрессии 65
2.4.4 Прогнозирование с помощью метода опорных векторов 68
2.4.5 Прогнозирование с помощью нейронных сетей 71
2.4.6 Прогнозирование с помощью алгоритма Случайный лес 82
2.5 Измерение качества классификации 85
3 Проектирование программного продукта 91
3.1 Компонентная архитектура 92
3.1.1 Однокомпонентная архитектура 93
3.1.2 Многокомпонентная архитектура 93
3.2 Архитектура программного обеспечени 95
3.3 Интерфейс Телеграмм бота 98
4 Разработка программного продукта 102
4.1 Выбранные технологии разработки 102
4.1.1 Анализ платформы для разработки 102
4.1.2 Телеграмм Bot API 107
4.1.3 Среда разработки 109
4.2 Регистрация чат-бота Телеграмм 110
4.2.1 Реализация клиентской части чат-бота 112
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 118
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 118
ПРИЛОЖЕНИЕ А Гистограммы значений лабораторных анализов 122
ПРИЛОЖЕНИЕ Б График нормального распределения вероятности 125
ПРИЛОЖЕНИЕ В Факторный анализ 128
ПРИЛОЖЕНИЕ Г Листинг программы 131
ПРИЛОЖЕНИЕ Д Минимальные и максимальные значения показателей
крови 144
ПРИЛОЖЕНИЕ Е Презентация 145
📖 Введение
Мочекаменная болезнь (МКБ) - одно из самых распространенных заболеваний, занимающее третье место после сердечно-сосудистых заболеваний и сахарного диабета. Взрослое население России и Европы страдает МКБ в 10-20% случаев [1-8]. Причиной болезни мочевыводящих путей у взрослых являются камни в мочевом пузыре, от которых страдают 20 миллионов лиц трудоспособного возраста в Северной Америке. МКБ встречается у каждого пятого мужчины и каждой третьей женщины. Около 2,5 млн операций на мочевыводящих путях проводятся ежегодно в мире, радикальная цистэктомия занимает второе место после аппендэктомии. Значительное увеличение числа операций связано с диагностикой на поздних стадиях, когда консервативные методы лечения малоэффективны или не применяются. Однако радикальная цистэктомия может привести к временной или стойкой утрате трудоспособности. Осложнения после открытых операций на мочевыводящих путях связаны с длительностью пребывания пациента в стационаре, что приводит к росту экономических затрат на лечение больных.
В настоящее время диагностика развивающихся осложнений в до- и послеоперационном периоде основана на клинико-лабораторных и биохимических исследованиях, которые не всегда точно отражают тяжесть патологического процесса и вероятность развития осложнений. Нет достоверных показателей, которые бы служили критерием прогноза течения послеоперационного периода, особенно у больных с МКБ [1-5].
Изменения состояния пациента наиболее ярко проявляются по исследованию крови, но это отражает лишь грубые нарушения функции органов и систем и такими методами не удается уловить большую часть функциональных нарушений мочевыводящих путей, создающих
неблагоприятный фон для осложнений [1-5].
В случаях возникновения осложнений мочекаменной болезни показано оперативное лечение по жизненным показаниям. Увеличивается риск для жизни и здоровья пациента, значительно увеличивается время пребывания в
стационаре после операции, более тяжелый болевой синдром, вероятность возникновения послеоперационных осложнений выше, большой послеоперационный рубец, инфекционные осложнения. Из этого следует - хирургическое лечение неосложненной МКБ должно проводиться вовремя, до развития указанных состояний. Для достижения этой цели необходима большая работа по учету, единообразной регистрации послеоперационных осложнений, выявлению значимых факторов риска осложнений, разработке профилактических мероприятий по снижению уровня осложнений. Для этого необходимо выявление надежных прогностических параметров послеоперационных осложнений.
Основная цель исследования заключается в разработке модели диагностики объектов, которая опирается на нейронную сеть и алгоритмы функционирования интеллектуальной системы поддержки принятия решений...
В настоящее время диагностика развивающихся осложнений в до- и послеоперационном периоде основана на клинико-лабораторных и биохимических исследованиях, которые не всегда точно отражают тяжесть патологического процесса и вероятность развития осложнений. Нет достоверных показателей, которые бы служили критерием прогноза течения послеоперационного периода, особенно у больных с МКБ [1-5].
Изменения состояния пациента наиболее ярко проявляются по исследованию крови, но это отражает лишь грубые нарушения функции органов и систем и такими методами не удается уловить большую часть функциональных нарушений мочевыводящих путей, создающих
неблагоприятный фон для осложнений [1-5].
В случаях возникновения осложнений мочекаменной болезни показано оперативное лечение по жизненным показаниям. Увеличивается риск для жизни и здоровья пациента, значительно увеличивается время пребывания в
стационаре после операции, более тяжелый болевой синдром, вероятность возникновения послеоперационных осложнений выше, большой послеоперационный рубец, инфекционные осложнения. Из этого следует - хирургическое лечение неосложненной МКБ должно проводиться вовремя, до развития указанных состояний. Для достижения этой цели необходима большая работа по учету, единообразной регистрации послеоперационных осложнений, выявлению значимых факторов риска осложнений, разработке профилактических мероприятий по снижению уровня осложнений. Для этого необходимо выявление надежных прогностических параметров послеоперационных осложнений.
Основная цель исследования заключается в разработке модели диагностики объектов, которая опирается на нейронную сеть и алгоритмы функционирования интеллектуальной системы поддержки принятия решений...
✅ Заключение
В процессе выполнения выпускной квалификационной работы были исследованы способы подготовки данных для обучения нейронных сетей: заполнение пропусков результатов анализов, проанализированы алгоритмы выделения информативных признаков из экспериментальных данных, исследована и разработана архитектура алгоритмов обучения нейронных сетей, разработка информационной модели интеллектуальной системы поддержки принятия решения при диагностике мочекаменной болезни.
В пояснительной записке выполнены следующие разделы: введение, теоретические сведения (анализ состояния исследования мочекаменной болезни, исследование методов отбора показателей, исследование методов прогнозирования), разработка программного кода. Произведена загрузка данных, обработка данных, создание нейронной сети, её обучение, тестирование и проверка.
В пояснительной записке выполнены следующие разделы: введение, теоретические сведения (анализ состояния исследования мочекаменной болезни, исследование методов отбора показателей, исследование методов прогнозирования), разработка программного кода. Произведена загрузка данных, обработка данных, создание нейронной сети, её обучение, тестирование и проверка.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.