title: Platform for medical data processing automation
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Левашко Николай Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Levasko Nikolaj Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Швыркова Александра Алексеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Svyrkova Aleksandra Alekseevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Литвинов Юрий Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Litvinov Urij Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:43Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:43Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063349
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32463
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Обработка медицинских данных и их корректное хранение являются актуальными задачами на сегодняшний день. Автоматизированные обработчики данных с встроенными методами машинного обучения являются перспективными инструментами для обнаружения патологий по медицинским данным. Пока что их могут использовать только люди, имеющие навыки программирования, что сильно сужает целевую аудиторию. Данная работа направлена на создание удобной и простой платформы, позволяющей хранить медицинские данные и проводить их автоматизированную диагностику, которая может быть полезна как врачам, так и пациентам. Диагностика будет проводиться с помощью фреймворка MIRF, который содержит обработчики данных. Пользователи смогут загружать и хранить медицинские снимки, в частности DICOM-файлы, которые будут обезличиваться перед загрузкой, а также получать удобные отчёты по результатам обработки этих снимков. Также будет возможность создать пост с вопросом по медицинской тематике, который другие пользователи платформы смогут комментировать.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Automation of medical data processing and correct storage of such data are important tasks today. Automated data processors with built-in machine learning methods are promising tools for detecting abnormalities in medical data. So far only people with programming skills can use them which greatly narrows the target audience. This work is aimed at creating a convenient and simple platform that allows users to store medical data and carry out their automated diagnostics, which can be useful for both doctors and patients. Diagnostics will be carried out using a third-party MIRF framework that contains data processors. Users will be able to upload and store medical images, in particular DICOM files, which will be anonymized before uploading, as well as receive human-readable reports about the results of processing these images. It will also be possible to create a post with a medical question that other users can comment on.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: веб-платформа
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: хранилище данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автоматическая обработка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: медицинские данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: web-platform
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data storage
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data processing automation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: medical data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Platform for medical data processing automation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Платформа автоматизации обработки медицинских данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: shvyrkova_bachelors_final.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32463/1/shvyrkova_bachelors_final.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 612,91 kB
resources.filename: reviewSV_Shvyrkova_review.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32463/2/reviewSV_Shvyrkova_review.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 76,66 kB