Разработка интеллектуального web-приложения диагностики болезней глаз

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1 РОЛЬ ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЙ В ОФТАЛЬМОЛОГИИ 4
1.1 Введение в диагностику болезней глаз и роль веб-приложений 4
1.2 Существующие методы диагностики глазных заболеваний 8
1.3 Анализ существующих систем, их достоинства и недостатки 10
1.4 Обоснование необходимости разработки интеллектуального web-приложения диагностики болезней глаз 12
ГЛАВА 2 АРХИТЕКТУРА ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЯ ДИАГНОСТИКИ БОЛЕЗНЕЙ ГЛАЗ 15
2.1 Теоретические методы исследования диагностике болезней глаз 15
2.2 Практические методы разработки интеллектуальной системы диагностике болезней глаз 18
2.3 Модель бизнес процесса интеллектуальной системы диагностике болезней глаз 22
2.4 Пользовательский интерфейса для приложения диагностики глазных заболеваний 33
2.5 Описание принципов обработки данных и выдачи результата 54
2.6 Обоснование выбора программного обеспечения для разработки 59
2.7 Проектирование базы данных 63
2.7 Алгоритмы и модели машинного обучения для диагностики глазных заболеваний 71
ГЛАВА 3 ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ РАЗРАБОТКИ 75
Заключение 79
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 82

Весь текст будет доступен после покупки

В настоящее время заболевания органов зрения представляют серьезную проблему для здравоохранения во всем мире. По данным Всемирной организации здравоохранения, миллионы людей страдают от различных глазных заболеваний, что негативно влияет на качество их жизни и работоспособность. Своевременная диагностика и лечение таких заболеваний могут значительно улучшить прогноз и предотвратить серьезные осложнения, включая полную потерю зрения.
Современные технологии, включая методы машинного обучения и искусственного интеллекта, открывают новые горизонты в области медицины. Эти методы позволяют автоматизировать процесс диагностики, что повышает точность и скорость выявления заболеваний. Одной из ключевых задач является разработка и внедрение алгоритмов, способных анализировать медицинские данные и изображения для постановки точного диагноза.
Выпускная квалификационная работа посвящена созданию веб-приложения для диагностики заболеваний глаз. Основное внимание уделено разработке системы, которая может анализировать различные данные, такие как результаты медицинских тестов, анкеты пациентов и изображения сетчатки. В работе рассматриваются методы подготовки данных, их обработка и интеграция в медицинскую информационную систему. Приложение будет полезно как для врачей-офтальмологов, так и для пациентов, помогая быстрее и точнее ставить диагнозы и улучшать качество медицинской помощи.

Весь текст будет доступен после покупки

ГЛАВА 1 РОЛЬ ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЙ В ОФТАЛЬМОЛОГИИ
1.1 Введение в диагностику болезней глаз и роль веб-приложений
Заболевания глаз являются одной из главных причин снижения качества жизни и потери трудоспособности у людей по всему миру. Согласно данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), около 2,2 миллиарда человек во всем мире имеют проблемы со зрением, из которых как минимум у одного миллиарда они могли быть предотвращены или еще не выявлены. В связи с этим ранняя и точная диагностика заболеваний глаз играет ключевую роль в предотвращении необратимых изменений и сохранении зрения.
Зрение - одно из самых ценных чувств, которое позволяет нам воспринимать окружающий мир и взаимодействовать с ним. Потеря зрения значительно ограничивает возможности человека, снижает его самостоятельность и качество жизни. Люди с нарушениями зрения сталкиваются с трудностями в повседневной деятельности, обучении и профессиональной деятельности, что нередко ведет к социальной изоляции и депрессии.
Заболевания глаз оказывают влияние на психоэмоциональное состояние человека. Люди с проблемами зрения часто испытывают чувство беспомощности, тревоги и страха перед будущим. Нарушения зрения могут привести к депрессии и снижению самооценки, что в свою очередь негативно сказывается на социальной активности и межличностных отношениях. Важность психологической поддержки и адаптации для таких пациентов невозможно переоценить.

Весь текст будет доступен после покупки

Нормативно-правовые акты
1. ГОСТ 19.701-90. Схемы алгоритмов, программ, данных и системы. Условные обозначения и правила выполнения.
2. ГОСТ 34.201-89. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Виды, комплектность и обозначение документов при создании автоматизированных систем.
3. ГОСТ 34.981-91 (ИСО 8649-88). Информационная технология. Взаимосвязь открытых систем. Определение услуг сервисного элемента управления ассоциацией.
4. Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» №149-ФЗ от 27.07.2006 (последняя редакция).
Книги и статьи
5. Абдуллин И.Л., Гильмутдинов А.И. Методы машинного обучения и анализа данных. М.: ДМК Пресс, 2022 URL: http://www.aup.ru/books/m192/. (дата обращения 15.05.2024).
6. Бурцев М.А. Машинное обучение и анализ данных. М.: Наука, 2021. URL: https://vk.com/doc136413126_599569130. (дата обращения 30.05.2024).
7. Воронцов К.В. Математические методы обучения по прецедентам. М.: Физматлит, 2020. URL: https://mybook.ru/author/nikita-melkin/iskusstvo-prodvizheniya-sajta-polnyj-kurs-seo-ot-i/read/. (дата обращения 30.05.2022)
8. Ганнаденко И.В. Медицинская статистика. М.: Медицина, 2020. URL: https://phsreda.com/e-articles/158/Action158-75765.pdf. (дата обращения 24.05.2024).
9. Джибуон Л., Фукарап С. Программирование на Python 3. М.: ДМК Пресс, 2023. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-sistemy-upravleniya-programmoy-loyalnosti. (дата обращения: 05.04.2024).
10. Зельцер М.Л. Основы компьютерной графики. СПб: Питер, 2021. URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=79551. (дата обращения 30.05.2024).
11. Иглесиас П. А., Гуллар Ф. Статистические методы и модели. М.: ДМК Пресс, 2021 URL: https://e.lanbook.com/reader/book/113403. (дата обращения 28.05.2024).
12. Калеев А.Х., Лугинов В.С. Веб-технологии. М.: Бином, 2022. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-otsenki-effektivnosti-logisticheskoy-deyatelnosti-predpriyatiya/viewer. (дата обращения 22.05.2024).

Весь текст будет доступен после покупки