Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0826U000661, Дисертація доктора філософії На здобуття Доктор філософії Дата захисту 05-12-2026 Статус Запланована Назва роботи Моделі та методи побудови спеціалізованих систем моніторингу стану здоров’я людини Здобувач Гончаров Денис Сергійович, Керівник Чуйко Геннадій Петрович Опонент Тягунова Марія Юріївна Опонент Глухов Валерій Сергійович Рецензент Трунов Олександр Миколайович Рецензент Пузирьов Сергій Володимирович Опис Дисертація присвячена вирішенню нагальної науково-практичної задачі створення та впровадження моделей і методів побудови спеціалізованих систем моніторингу стану здоров’я, які забезпечують повний цикл роботи з гетерогенними біомедичними даними – від їх реєстрації та підготовки до контролю якості, зменшення розмірності, стиснення, передавання та інтелектуального аналізу – у розподіленому контурі «периферія–мережа–сервер/аналітика». Суть задачі полягає в тому, щоб за обмежених ресурсів периферійних вузлів і мережевої пропускної здатності отримувати швидкі, відтворювані та інтерпретовані діагностичні результати без втрати діагностично значущої інформації, поєднуючи легковагові моделі/правила, робастні процедури стабілізації даних та безвтратне стиснення медичних зображень із можливістю апаратного прискорення. Наукова новизна отриманих результатів: − вперше запропоновано концептуальну модель багаторівневої системи моніторингу стану здоров’я людини, яка, на відміну від монолітних, базоорієнтованих, та інших, поєднує рівні подання, прикладної логіки та даних, забезпечує балансування навантаження і паралельне опрацювання запитів від IoMT-пристроїв; це дало змогу зменшити частку відмов, що підвищує надійність централізованого збору; − вперше запропоновано метод попередньої оцінки цінності набору CBCD для первинного скринінгу, який на відміну від відомих поєднує ранжування 9 біомаркерів за 8 оцінювачами. Атрибути статистично поділено на 3 групи релевантності: високі, середні і низькі при значущості 95%, що дало можливість збільшення виявлення кількості викидів до 10,34%, для класу «пацієнт» до 14,06%; − удосконалено модель інтерпретованого діагностичного рішення на основі дерева J48 для набору WBCD, яка, на відміну від повного дерева, будується на скороченому наборі релевантних атрибутів, та забезпечує зменшення структурної складності дерева на 43,5% за вузлами і 41,7% за листами, що підвищує зручність інтерпретації діагностичних рішень; − набули подальшого розвитку метод скорочення вимірності для WBCD, який на відміну від відомих передбачає послідовне застосування: стандартизації, відбору ознак та PCA-перетворення, що дало можливість зменшити розмірність на 86,7% зі збереженням 91% варіативності даних. Практичне значення результатів дисертаційного дослідження полягає в тому, що запропоновані рішення дають інженерно відтворювану основу для побудови та налаштування діагностичних модулів у системах моніторингу здоров’я, де дані є гетерогенними, зашумленими й часто містять аномальні спостереження. Формалізована попередня оцінка цінності біомедичних наборів даних і ранжування біомаркерів дозволяє ще до етапу навчання моделей обґрунтовано визначати, які ознаки є найбільш інформативними, а також налаштовувати робастні процедури контролю якості даних і обробки викидів, зменшуючи ризик отримання нестабільних або « випадкових» діагностичних висновків у практичній експлуатації. Удосконалена схема скорочення вимірності, що поєднує стандартизацію, відбір ознак і подальше перетворення простору ознак, забезпечує зниження обчислювального навантаження та вимог до пам’яті при збереженні діагностично значущої інформації, що безпосередньо підвищує придатність аналітики до використання в обмежених ресурсами вузлах і в розподілених контурах обробки. Розвинений метод порівняльного аналізу в середовищі WEKA забезпечує системний, прозорий і повторюваний вибір діагностичних рішень за комплексом показників якості та дозволяє отримувати інтерпретовані моделі у вигляді спрощених дерев/правил, що полегшує валідацію, супровід і інтеграцію таких рішень у прикладні програмні компоненти системи. У сукупності ці результати скорочують час і трудомісткість розроблення діагностичної аналітики, підвищують її надійність на «реальних» даних та підтримують практичне впровадження у багаторівневому контурі збору, підготовки й аналізу медичних даних, що в дисертації пов’язано з використанням у прикладних реалізаціях та освітньому процесі. Дата реєстрації 2026-03-26 Додано в НРАТ 2026-03-26 Закрити