Разработка системы поддержки принятия решений при обработке медицинских рентгеновских изображений

Введение 2
1 Анализ существующих аналогов системы поддержки принятия решений и их технологий 4
1.1 Сравнение существующих аналогов системы, разрабатываемой 5
1.1.1 Программное обеспечение Quantib ™ Brain 5
1.1.2 Программное обеспечение Mia ™ 9
1.1.3 Результат сравнений 11
1.2 Выбор технологий для разработки системы 12
1.2.1 Выбор языка программирования 12
1.2.2 Выбор среды программирования 14
1.2.3 Выбор фреймворков и библиотек, используемых 16
1.2.4 Выбор базы данных 10
1.2.5 Выбор архитектурного шаблона и паттернов проектирования 14
1.3 Выбор данных и модели машинного обучения 19
1.3.1 Выбор данных и алгоритмов предварительной обработки медицинских изображений 19
1.3.1 Выбор и обоснование алгоритма машинного обучения для сегментации аномалий на медицинских изображениях 19
1.4 Выводы к первому разделу 23
2 Проектирование системы поддержки принятия решений при обработке медицинских изображений 28
2.1 Цель и задачи ИС 24
2.2 Типы пользователей 25
2.3 Функциональные требования 26
2.4 Нефункциональные требования 29
2.5 Идентификация архетипа ИС 30
2.6 Пользовательский интерфейс 30
2.7 Логическое представление о ИС 39
2.8 Представление развертывания ИС 40
2.9 Представление слоев ИС 41
2.10 Представление процессов ИС 43
2.11 Представление данных ИС 46
2.12 Представление интерфейсов ИС 48
2.13 Представление безопасности ИС 49
2.14 Инфраструктурное представление ИС 50
2.15 Стратегия доставки товара 50
2.16 Описание стека технологий 50
2.17 Вывод ко второму разделу 51
3 Разработка системы поддержки принятия решений при обработке медицинских изображений 58
3.1 Представление о структуре проекта ИС 58
3.1.1 Структура серверной части системы 58
3.1.2 Структура клиентской части системы 60
3.2 Представление о классах ИС 61
3.3. Управление программным кодом системы 70
3.4 Расчет метрики программного кода системы 70
3.5 Контрольный список по качеству реализации системы 71
3.6 Тестирование информационной системы 72
3.6.1 Разработка тест-кейсов для функционального тестирования системы 73
3.6.2 Протокол проведения функционального тестирования системы 75
3.6.3 Проведение модульного тестирования системы 77
3.7 Документация информационной системы 78
3.8 Выводы по третьей главы 83
4 Охрана труда 85
Выводы 86
Перечень ссылок 88
Приложение А листинг программного кода 9

На данный момент не было выявлено систем поддержки принятия решений или сервисов для автоматического формирования прогнозов такого характера в открытом доступа. Итак, разработка такой системы является очень актуальной, ведь такая система - перспективный вариант для оптимизированного рабочего процесса в радиологии и улучшения качества обслуживания.
Целью дипломной работы является создание системы поддержки принятия решений при обработке медицинских рентгеновских изображений легких для выявления пневмоторакса, основой которой будет алгоритм глубокого обучения.
Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
- анализ предметной области и поиск функционала, целесообразно позаимствовать;
- выбор инструментов для разработки программного обеспечения;
- выбор данных для обучения модели машинного обучения;
- выбор модели для машинного обучения;
- проектирование информационной системы;
- программная реализация системы поддержки принятия решени

При необходимости, работа может быть оперативно переделана и доработана под нужную область. В наличии, презентация и отчет по преддипломной практике (все это за дополнительную плату). Наличие исходников уточняйте в запросе. Имеется 2 варианта работы, на русском и украинском языках, по запросу вышлю нужную. Если есть вопросы по работе - задавайте, постараюсь всем ответить.
Работа была защищена в 2020году на оценку "Отлично" в одном из отечественных Вузов.