Детальная информация
Название | Исследование вероятностных алгоритмов медицинской диагностики и разработка информационной системы для диагностики COVID-19: выпускная квалификационная работа магистра: направление 02.04.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» ; образовательная программа 02.04.03_02 «Проектирование и разработка информационных систем» |
---|---|
Авторы | Карева Анастасия Сергеевна |
Научный руководитель | Туральчук Константин Анатольевич |
Другие авторы | Заковряшин Юрий Дмитриевич |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2021 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Тематика | Информационные системы; Математическое моделирование; Программирования языки; Алгоритмы; вероятностные методы постановки медицинского диагноза; нечеткие множества; респираторные заболевания; probabilistic methods of medical diagnostics; fuzzy sets; respiratory diseases |
УДК | 004.7; 519.876.5; 004.438; 510.5; 004.421 |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Магистратура |
Код специальности ФГОС | 02.04.03 |
Группа специальностей ФГОС | 020000 - Компьютерные и информационные науки |
Ссылки | Приложение; Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-239 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\14035 |
Дата создания записи | 03.09.2021 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Новая коронавирусная инфекция Sar-CoV-2 имеет нечеткую стохастическую природу симптомов, схожую с природой других респираторных заболеваний, что значительно затрудняет диагностику Covid-19. Получение результатов дифференциации пациента, инфицированного Covid-19, от не инфицированного пациента на ранних этапах заболевания является основной проблемой в условиях коронавирусной пандемии. Задачу дифференциации пациента можно рассматривать как классическую задачу классификации. Для решения задачи классификации в данном исследовании алгоритмизируется алгебраическая модель «КОРА», а также ее вероятностные и возможностные модификации, удовлетворяющие эвристическим предположениям, предъявляемые к алгоритму «КОРА". На ее основе результатов исследования спроектирована и разработана информационная система диагностики Covid-19, с использованием таких технологий как Python, SQLite, SQLAlchemy, Flask и Docker.
The new coronavirus infection SARS-CoV-2 has a fuzzy stochastic nature of symptoms similar to the nature of other respiratory diseases, making the diagnosis of COVID-19 significantly difficult. Obtaining the results, which differentiate a patient infected with COVID-19 from an uninfected patient in the early stages of the disease, is a major challenge during the coronavirus pandemic. Patient differentiation can be viewed as an ordinary classification problem. In this study, to solve the classification problem, the algebraic model "KORA" is proposed, as well as its probabilistic and feasible modifications that satisfy the heuristic assumptions applied to the algorithm "KORA". Based on the results of the study, an information system for the diagnosis of COVID-19 was designed and developed using technologies such as Python, SqLite, SqlAlchemy, Flask и Docker.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 12
За последние 30 дней: 0