Details

Title: 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»
Creators: Карева Анастасия Сергеевна
Scientific adviser: Туральчук Константин Анатольевич
Other creators: Заковряшин Юрий Дмитриевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2021
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: 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
UDC: 004.7; 519.876.5; 004.438; 510.5; 004.421
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 02.04.03
Speciality group (FGOS): 020000 - Компьютерные и информационные науки
Links: Приложение; Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-239
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key: ru\spstu\vkr\14035

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

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.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users SPbPU Read
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 12
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics