title: Use of machine learning methods for data analysis in a complex biomedical system
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Залуцкая Наталья Михайловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Zaluckaa Natala Mihajlovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Белавин Сергей Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Belavin Sergej Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Дегтярев Александр Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Degtarev Aleksandr Borisovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:00Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:00Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 047079
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32225
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается возможность применения кластерного анализа для задачи диагностирования заболеваний мозга. Сложность задач, возникающих в области нейрофизиологии, а также объем данных, которые используются для диагностики и лечения пациентов, неуклонно растут. Ранняя диагностика болезни Альцгеймера может позволить назначить своевременное лечение для замедления прогрессирования заболевания. Так как, на практике приходится вручную анализировать полученные результаты обследований, возможны ошибки, связанные с человеческим фактором. Кроме того, не всегда удается поставить точный диагноз. В связи с этим разработка эффективных методов обработки этих данных становится наиболее приоритетной.
  Была исследована возможность разделения пациентов на группы на основе данных результатов теста Векслера, МРТ и ЭЭГ обследований головного мозга, а так же проведена проверка статистически значимых различий между полученными кластерами по анализам крови.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper discusses the possibility of using cluster analysis for the problem of diagnosing brain diseases. The complexity of the problems arising in the field of neurophysiology, as well as the amount of data used to diagnose and treat patients, is growing steadily. Early diagnosis of Alzheimer's disease may allow early treatment to slow the progression of the disease. Since in practice it is necessary to manually analyze the results of examinations, there may be errors related to the human factor. In addition, it is not always possible to make an accurate diagnosis. In this regard, the development of effective methods for processing these data becomes the highest priority.
  The possibility of dividing patients into groups based on the results of the Wechsler test, MRI and EEG examinations of the brain was investigated, and statistically significant differences between the obtained clusters were checked by blood tests.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Кластерный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: магнитно-резонансная томография
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: электроэнцефалография
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: тест Векслера
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: болезнь Альцгеймера
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Cluster analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: magnetic resonance imaging
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: electroencephalography
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Wechsler test
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Alzheimer's disease
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Use of machine learning methods for data analysis in a complex biomedical system
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование методов машинного обучения для анализа данных в сложной медико-биологической системе
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32225/1/VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,55 MB
resources.filename: reviewSV_OTZYV.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32225/2/reviewSV_OTZYV.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 212,01 kB