title: The methods of spatial clustering and machine learning applied to determine the areas at risk of socially significant diseases in St Petersburg
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Бельтюков Михаил Витальевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Beltukov Mihail Vitalevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Пикулева Анна Евгеньевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Pikuleva Anna Evgenevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Паниди Евгений Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Panidi Evgenij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:02:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:02:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 069419
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/41999
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В выпускной квалификационной работе проведен пространственный анализ данных и применены методы машинного обучения  для определения территорий риска развития туберкулеза в г.Санкт-Петербурга. 
  В ходе работы использованы алгоритм плотности ядра, анализ с помощью гексагональной сетки, глобальный и локальный пространственный индекс. Для выделения кластеров использованы различные алгоритмы машинного обучения. Плотностной алгоритм DBSCAN показал наилучшие результаты при кластеризации пациентов с туберкулезом. 
  В результате разработан алгоритм, который  имеет практическое применение в выявлении мест распространения туберкулеза и может быть использован для контроля болезни и обеспечения медицинской помощи в рискованных территориях.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In the final qualifying work, a spatial data analysis was carried out and machine learning methods were applied to determine the territories at risk of developing tuberculosis in St. Petersburg.
  In the course of the work, the kernel density algorithm, analysis using a hexagonal grid, global and local spatial index were used. Various machine learning algorithms were used to identify clusters. The density algorithm DBSCAN showed the best results in clustering patients with tuberculosis.
  As a result, an algorithm has been developed that has practical application in identifying the spread of tuberculosis and can be used to control the disease and provide medical care in risky areas.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Здоровье населения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: туберкулез
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: пространственная кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: риск развития заболевания.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Population health
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: tuberculosis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: spatial clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: disease risk.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The methods of spatial clustering and machine learning applied to determine the areas at risk of socially significant diseases in St Petersburg
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы пространственной кластеризации и машинного обучения для определения территорий риска развития социально значимых заболеваний в Санкт-Петербурге
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st_069419.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41999/2/st_069419.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 11,47 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_rukovoditela_bak_Pikuleva.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41999/3/reviewSV_Otzyv_rukovoditela_bak_Pikuleva.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 234,68 kB