title: Biomedical time series сlassification
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Колпак Евгений Петрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kolpak Evgenij Petrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Хоменко Ирина Евгеньевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Homenko Irina Evgenevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гончарова Анастасия Борисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Goncarova Anastasia Borisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:50:06Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:50:06Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 087797
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46400
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе проведена классификация биомедицинских временных рядов тремя подходами и спроектирована система прогнозирования выживаемости пациентов с коронавирусной инфекцией. 
  Предложен новый алгоритм двусторонней адаптивной оценки для перевода непрерывных данных в бинарные, который показал высокую эффективность. А также произведен перевод реальных анализируемых данных в бинарный вид при помощи данного алгоритма и построена прогностическая модель высокого качества на полученных данных. Точность модели составила 95%. 
  Выявлены статистически значимые непрерывные показатели и построена классификационная модель с их применением, имеющая высокую точность прогноза на ранних стадиях развития заболевания. Точность модели составила 90%, с учетом результатов 5 анализов. 
  Построена классификационная модель на данных реакции здорового организма человека на воспаление, моделируемая системой дифференциальных уравнений на уровнях тромбоцитов и альбумина в крови пациента. Получено решение данной задачи и найдены коэффициенты, приближающие результат к фактическим данным. На данных анализа уровня альбумина построена прогностическая модель с точностью 95%.
  Произведено сравнение подходов классификации биомедицинских временных рядов для прогнозирования выживаемости пациентов методом бинарной классификации медицинских параметров на данных пациентов, поступивших в отделение реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ) и выявлено, в каких ситуациях использовать каждый из подходов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper classifies biomedical time series using three approaches and designs a system for predicting the survival of patients with coronavirus infection. 
  A new algorithm of two-way adaptive estimation for the translation of continuous data into binary data has been proposed, which has shown high efficiency. Also, the real analyzed data was translated into binary form using this algorithm and a high-quality predictive model was built on the data obtained. The accuracy of the model was 95%.
  Statistically significant continuous indicators were identified and a classification model with their application was built, which has a high accuracy of prognosis at the early stages of the disease development. The accuracy of the model was 90%, taking into account the results of 5 analyses. 
  A classification model based on the data of the reaction of a healthy human body to inflammation is constructed, modeled by a system of differential equations at the levels of platelets and albumin in the patient's blood. A solution to this problem has been obtained and coefficients have been found that approximate the result to the actual data. A prognostic model with 95% accuracy was built on the data of albumin level analysis.
  The approaches of classification of biomedical time series for predicting patient survival by binary classification of medical parameters based on data from patients admitted to the intensive care unit (ICU) were compared and it was revealed in which situations each of the approaches should be used.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация временных рядов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование выживаемости
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: адаптивный алгоритм двусторонней оценки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: логистическая регрессия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: survival prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: adaptive two-way estimation algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: logistic regression
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Biomedical time series сlassification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Классификация биомедицинских временных рядов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Homenko_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46400/2/Homenko_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 920,88 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditelaHomenko.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46400/3/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditelaHomenko.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 385,09 kB
resources.filename: reviewSV_st087797_Homenko_Irina_Evgenevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46400/4/reviewSV_st087797_Homenko_Irina_Evgenevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,9 kB