ВВЕДЕНИЕ 5
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 7
1.1 Методы анализа медицинских данных 7
1.2 Информационная система 8
1.3 Обзор сред статистического анализа 10
1.3.1 STATISTICA 11
1.3.2 Deductor Studio 12
1.3.3 SSPS 14
1.3.4 Stata 15
1.3.4 Обоснование выбора программы статистического анализа 16
1.4 Обзор сред разработки 16
1.4.1 Visual Studio 17
1.4.2 NetBeans IDE 18
1.4.3 CodeLite 19
1.4.4 Обоснование выбора среды разработки 20
ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ 21
2.1. Описание исходных данных 21
2.2. Постановка задачи 22
2.3. Корреляционный анализ 23
2.4. Факторный анализ 26
2.5. Дискриминантный анализ 32
2.6. Построение прогностической модели 34
ГЛАВА 3. ПОСТРОЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ВЫЯВЛЕНИЯ
ПОРОЖЕНИЙ ЦНС 38
3.1. Постановка задачи 38
3.2. Построение ПО 38
3.3. Тестирование ПО 44
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 46
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 47
ПРИЛОЖЕНИЕ 1 49
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
Перинатальный период — один из наиболее значимых этапов развития ребенка. Он начинается с 6 месяцев беременности и продолжается до окончания первой недели жизни малыша [1]. Различные травмы, полученные матерью в этот период, или кислородное голодание могут способствовать появлению разных, по степени сложности, отклонений в здоровье ребенка. Одним из основных таких отклонений является поражение центральной нервной системы.
Подобный тип диагнозов может не проявляться в первые годы жизни ввиду отсутствия явных симптомов у ребенка. Так как нервная система у малышей еще недостаточно зрелая, то и проведение диагностики, а также оценка степени заболевания вызывают у врачей затруднения. Поэтому, ввиду того, что данное отклонение не было определено своевременно, с возрастом оно будет развивается у ребенка и в конце концов может привести к печальным последствиям.
Уже много лет выявление поражения ЦНС является актуальной задачей для медицины. Она представляет большой интерес и для родителей, которым важно, как можно раньше, обнаружить подобное отклонение у своих детей для дальнейшего лечения и реабилитации.
В настоящее время определен ряд факторов, по которым, в теории, можно судить о возможности наличия перинатальных заболеваний. Суть данной теории заключается в наличии статистической взаимосвязи между психологическими тестами и имеющимися перинатальными диагнозами.
Дети разных возрастных групп проходят определенное количество тестов. Часть детей относятся к категории “здоровые”, а другие к категории “имеющие поражение ЦНС”. Вторая категория, в свою очередь, делится на четыре подкатегории детей, имеющие следующие диагнозы: гипоксически-ишемическое поражение ЦНС, гипоксически-геморрагическое поражение ЦНС, натальная спинальная травма, натальная краниоспинальная травма [2]. Каждый из них проходит одни и те же тесты, и на основе результатов проводятся анализы, по окончанию которых можно судить о наличии или отсутствии статистической связи с диагнозами.
В первую очередь требуется провести анализ, который выявит наличие связи. Это один из основных шагов проекта, по результатам которого можно будет перейти к построению картины того, как именно представлена взаимосвязь.
Дальнейший анализ поможет составить математическую модель того, как именно по результатам психологических тестов можно судить о возможности наличия у ребенка поражения центральной нервной системы.
В результате, с определенной долей вероятности, можно будет судить о перинатальных отклонениях в здоровье детей, прошедших эти тесты. Так как данный процесс все же остается не удобным в использовании и вызывает трудности у обычных пользователей, то необходимо его автоматизировать. Для этого требуется создать программную оболочку, которая позволит самостоятельно и без особых знаний провести диагностирование как врачу, так и родителям ребенка. Программа должна получать результаты психологических тестов, пройденных детьми, и в результате выдавать диагностическое заключение.
Исходи из вышеперечисленного, целью моей дипломной работы является нахождение оптимального метода выявления статистических взаимосвязей и построение модели, по которой в дальнейшем создается программного обеспечения, способное диагностировать перинатальные поражения центральной нервной системы.
В результате выполнения дипломной работы были рассмотрены методы анализа медицинских данных, а также особенности информационных систем, в частности автоматизированное рабочее место. Были проанализированы среды статистического анализа и среды разработки ПО.
В ходе работы были изучены и проведены различные методы статистического анализа. Был проведен корреляционный, факторный и дискриминантный анализ, и с помощью полученного результата построена прогностическая модель выявления перинатального поражения центральной нервной системы на основе психологических тестов.
В результате был разработан программный продукт автоматизации диагностирования заболеваний и проведен ряд тестов, показавших неплохие результаты точности прогнозов.
Результаты этой дипломной работы были показаны на IV региональной молодежной конференции “Мой выбор - Наука!”.
По теме выпускного квалификационного исследования была написана и отправлена статья на публикацию в сборник «Труды молодых ученых АГУ».
Исходя из этого, цель моей дипломной работы следует считать достигнутой.
