title: Predicting risks of cardiac pathologies based on data arrays of taken test results (project work)
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Сметанников Иван Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Smetannikov Ivan Borisovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Холодаева Екатерина Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Holodaeva Ekaterina Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Тулупьева Татьяна Валентиновна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Tulupeva Tatana Valentinovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062104
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32364
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается реализация методов машинного обучения для прогнозирования итога ухудшения состояния пациента с симптомами ССЗ, а также создание приложения для визуализации результата.
  Теоретическая значимость работы заключается в создании критерия, позволяющего отразить зависимость принадлежности пациента к контрольной группе, а также определение модели, которая является наиболее подходящей для данной задачи.
  Практическая значимость заключается в возможности применения данного критерия для помощи врачам в оценке вероятности смерти пациента.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper discusses the implementation of machine learning methods for predicting the outcome of deterioration in a patient with CVD symptoms, as well as the creation of an application for visualizing the result.
  The theoretical significance of the work lies in the creation of a criterion to reflect the dependence of the patient's belonging to the control group, as well as to determine the model that is most suitable for this task.
  The practical significance lies in the possibility of applying this criterion to help doctors assess the likelihood of a patient's death.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: логистическая регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод опорных векторов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: случайный лес
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: решающее дерево
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сердечно-сосудистые заболевания
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ЭКГ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предсказание смерти
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: logistic regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: support vector machines
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: random forest
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: decision tree
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cardiovascular disease
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ECG
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: death prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Predicting risks of cardiac pathologies based on data arrays of taken test results (project work)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование рисков кардиальных патологий на основе массивов данных результатов взятых анализов (проектная работа)
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_HolodaevaEV.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32364/1/VKR_HolodaevaEV.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 877,04 kB