title: Implementation of deep learning methods in medical diagnostics
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Головкина Анна Геннадьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Golovkina Anna Gennadevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Вопилова Ольга Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Vopilova Olga Anatolevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Платонов Алексей Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Platonov Aleksej Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062296
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32413
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Такие методы машинного обучения как логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес деревьев решений, градиентный бустинг, полносвязные нейронные сети, а также методы глубокого обучения, разработанные для работы с табличными данными, такие как SuperTML и NODE применялись для предсказания исхода после инфаркта миокарда. Производился отбор наиболее информативных признаков, а также использовались методы борьбы с несбалансированностью классов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Machine learning algorithms such as logistic regression, decision trees, random forest of decision trees, gradient boosting, fully connected neural networks, and deep learning techniques developed for working with tabular data such as SuperTML and NODE have been used to predict outcome after myocardial infarction. The selection of the most important features was made, and methods of dealing with class imbalance were used.
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: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: инфаркт миокарда
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: myocardial infarction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Implementation of deep learning methods in medical diagnostics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение методов глубокого обучения в медицинской диагностике
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st062296.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32413/1/st062296.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 1,36 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_na_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32413/2/reviewSV_Otzyv_na_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 231,65 kB