ВКР ТУСУР: Программное обеспечение для расширенного анализа результатов мониторинга сердечно-сосудистой системы

ВКР ТУСУР: Программное обеспечение для расширенного анализа результатов мониторинга сердечно-сосудистой системы

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Актуальность темы

Сердечно-сосудистые заболевания — главная причина смертности в России, уносящая более 1 миллиона жизней ежегодно. Современные носимые устройства (умные часы, браслеты) позволяют пациентам и врачам постоянно отслеживать пульс, давление, электрокардиограмму (ЭКГ). Но вот проблема: врачи не могут вручную анализировать сотни часов данных. Алгоритмы устройств дают предварительные выводы, но они часто неточны и не учитывают индивидуальные особенности пациента.

В медицинских учреждениях ТУСУР и других вузов создаются собственные системы мониторинга. Однако большинство программного обеспечения для анализа этих данных — это простые графики или устаревшие скрипты. Нет инструментов, которые могли бы: выявить скрытые аритмии, предсказать риск инфаркта на основе долгосрочной динамики, объединить данные ЭКГ с уровнем активности и сна, и выдать врачу не «возможно, есть нарушение», а «у пациента Х с вероятностью 87% наблюдается преходящая фибрилляция предсердий, которая требует консультации кардиолога в течение 48 часов».

Ваша дипломная работа — это создание программного обеспечения, которое превращает сырые медицинские данные в клинически значимые инсайты. Это не просто «график пульса». Это диагностический помощник, основанный на методах машинного обучения и биомедицинской инженерии. Ваша работа может стать основой для создания приложения, которое будет использоваться в кардиологических центрах ТУСУР и поможет спасать жизни. Это не теория — это реальная возможность сделать вклад в здравоохранение.

Возникли трудности с выбором алгоритмов для анализа ЭКГ или интерпретацией медицинских данных? Наши эксперты по защите информации помогут! Звоните или пишите: Telegram: @Diplomit
+7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.

Если вы еще не определились с функционалом, ознакомьтесь с полным руководством по написанию ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии Полное руководство по написанию ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии.

Цель и задачи

Цель исследования: Разработать программное обеспечение для расширенного анализа результатов мониторинга сердечно-сосудистой системы, обеспечивающее автоматическое выявление патологических состояний и прогнозирование рисков на основе многомерных данных с носимых устройств и стационарных приборов.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:

• Проанализировать современные методы анализа ЭКГ, пульсовой волны, артериального давления и физиологических параметров
• Изучить существующие медицинские алгоритмы и стандарты (AHA, ESC, ISO 11073)
• Собрать и структурировать набор данных: ЭКГ, пульс, давление, активность, сон (реальные или синтетические)
• Разработать алгоритмы предварительной обработки сигналов: фильтрация шума, детекция R-пиков, нормализация
• Реализовать модели машинного обучения для классификации аритмий (Желудочковая тахикардия, Фибрилляция предсердий и др.)
• Разработать модуль прогнозирования рисков (например, риск инфаркта в течение 30 дней)
• Создать веб-интерфейс для врача: визуализация данных, диагностика, генерация отчетов
• Провести валидацию модели на реальных данных с использованием метрик чувствительности и специфичности

Объект и предмет исследования

Объект исследования: Процессы мониторинга и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний с использованием данных с носимых и стационарных медицинских устройств.

Предмет исследования: Методы и технологии разработки программного обеспечения для расширенного анализа многомерных физиологических данных с целью автоматического выявления патологий и прогнозирования рисков.

Фокус работы — на переводе сигналов в диагноз. Как научить компьютер понять, что изменение формы зубца T — это не шум, а ранний признак ишемии? Это не программирование — это биомедицинская аналитика. Именно здесь ваша работа становится научно значимой и имеет огромный социальный эффект.

Примерный план (Содержание) работы

Глава 1. Теоретические основы мониторинга сердечно-сосудистой системы

• 1.1. Физиологические основы ЭКГ, пульсовой волны и артериального давления
• 1.2. Современные методы диагностики сердечно-сосудистых заболеваний
• 1.3. Технологии носимых медицинских устройств: датчики, передача данных, стандарты
• 1.4. Анализ существующих программных решений: Apple Heart Study, KardiaMobile, Medtronic
• 1.5. Применение машинного обучения в медицинской диагностике: этические и правовые аспекты

Глава 2. Проектирование и разработка программного обеспечения

• 2.1. Формирование требований к системе: точность, надежность, безопасность, соответствие ФЗ-152
• 2.2. Выбор технологического стека: Python + SciPy + scikit-learn + Django + Chart.js
• 2.3. Проектирование архитектуры: сбор данных, обработка, анализ, визуализация, хранение
• 2.4. Разработка модуля предварительной обработки сигналов: фильтры, детекция, сегментация
• 2.5. Создание и обучение моделей машинного обучения для классификации аритмий
• 2.6. Разработка модуля прогнозирования рисков: регрессионные модели, временные ряды
• 2.7. Создание веб-интерфейса: дашборды, история пациентов, экспорт отчетов
• 2.8. Интеграция с системами электронной медицинской карты (опционально)

Глава 3. Тестирование и оценка эффективности

• 3.1. Методика тестирования: использование открытых датасетов (MIT-BIH, PhysioNet)
• 3.2. Оценка точности модели: чувствительность, специфичность, F1-score, AUC-ROC
• 3.3. Сравнение с существующими алгоритмами
• 3.4. Оценка удобства использования для врачей
• 3.5. Рекомендации по внедрению в клиническую практику

Возникли трудности с обработкой ЭКГ или выбором алгоритма ML? Наши эксперты по защите информации помогут! Звоните или пишите: Telegram: @Diplomit
+7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Результатом работы станет полнофункциональное программное обеспечение с открытым исходным кодом, включающее:

• Модуль предварительной обработки сигналов ЭКГ и пульсовой волны
• ML-модель для классификации 5+ типов аритмий с точностью >85%
• Модуль прогнозирования рисков развития острых состояний
• Веб-интерфейс с интерактивными графиками и генерацией PDF-отчетов
• База данных с синтетическими или анонимизированными медицинскими данными
• Отчет о валидации с метриками качества и рекомендациями

Практическая значимость — огромна. Программное обеспечение может быть внедрено в кафедру кардиологии ТУСУР, использовано в клинических испытаниях, или передано в Минздрав. Вы создадите инструмент, который помогает врачам принимать более точные решения и спасать жизни — и сделаете это на базе технологий, которые изучаете в ТУСУР. Это не просто диплом — это ваш вклад в будущее медицинской информатики.

Пример введения ВКР ТУСУР

Сердечно-сосудистые заболевания остаются главной причиной смертности в Российской Федерации, ежегодно унося более миллиона жизней. Современные носимые устройства позволяют собирать беспрецедентные объемы данных о состоянии сердечно-сосудистой системы пациента: ЭКГ, пульс, артериальное давление, уровень активности и качество сна. Однако, несмотря на доступность этих данных, их анализ остается сложной и трудоемкой задачей для медицинского персонала. Существующие алгоритмы анализа, встроенные в устройства, имеют ограниченную точность и не способны учитывать индивидуальные особенности пациента или проводить комплексный анализ нескольких параметров одновременно. Это приводит к пропуску ранних признаков патологий и увеличению числа ложноположительных срабатываний, что снижает доверие к технологиям и несет риски для здоровья.

Целью настоящей магистерской диссертации является разработка программного обеспечения для расширенного анализа результатов мониторинга сердечно-сосудистой системы, обеспечивающего автоматическое выявление патологических состояний и прогнозирование рисков на основе многомерных данных с носимых устройств и стационарных приборов. Объектом исследования являются процессы мониторинга и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, предметом — методы и технологии разработки программного обеспечения, основанного на машинном обучении и анализе временных рядов. Для достижения цели используются методы обработки биомедицинских сигналов, алгоритмы машинного обучения, методы визуализации данных и методы оценки диагностической эффективности. Научная новизна заключается в создании уникальной архитектуры, которая объединяет детекцию отдельных аритмий с комплексным прогнозированием рисков на основе долгосрочной динамики, адаптируя модели к специфике российской популяции. Практическая значимость работы состоит в предоставлении готового инструмента, который может быть внедрен в клиническую практику медицинских учреждений, повышая точность диагностики, сокращая время на анализ и, в конечном итоге, снижая смертность от сердечно-сосудистых заболеваний.

Заключение ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы было разработано и протестировано программное обеспечение для расширенного анализа результатов мониторинга сердечно-сосудистой системы. Прототип продемонстрировал высокую точность: чувствительность по выявлению фибрилляции предсердий составила 89%, а специфичность — 93%. Модель прогнозирования рисков показала AUC-ROC 0.87, что свидетельствует о высокой прогностической силе. Веб-интерфейс позволил врачам быстро находить аномалии и генерировать отчеты, сократив время анализа одного пациента с 45 минут до 7 минут.

Разработанное ПО полностью соответствует требованиям методички ТУСУР и демонстрирует высокий уровень профессионализма в области биомедицинской информатики и машинного обучения. Полученные данные подтверждают, что интеллектуальные системы анализа данных — это не будущее, а необходимость современного здравоохранения. Работа может служить основой для дальнейших исследований, включая интеграцию с облачными платформами и разработку мобильного приложения для пациентов.

Требования к списку источников

Список литературы должен соответствовать ГОСТ 7.1-2003 и включать не менее 40 источников, из которых минимум 25% (10+) должны быть опубликованы за последние 2 года (2023–2025 гг.). Источники следует разделить на категории: медицинские стандарты, научные статьи по анализу ЭКГ, технические руководства по обработке сигналов, исследования по применению ML в медицине.

Примеры корректного оформления:

• Standards for Cardiac Monitoring and Arrhythmia Detection. — American Heart Association, 2024.
• Shen, L. et al. Deep Learning for ECG Analysis: A Review. IEEE Reviews in Biomedical Engineering. — 2023. — Vol. 16. — P. 123–135.
• PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2024. — URL: https://physionet.org/content/challenge-2024/1.0.0/ (дата обращения: 15.05.2025)
• ISO 11073-10407:2024. Medical device communication — Personal health device communication — Part 10407: Device specialization — Pulse oximeter.
• Беляев, В.М. Применение искусственного интеллекта в кардиологии: современное состояние и перспективы // Вестник ТУСУР. — 2024. — № 2(55). — С. 101–110.
• Scipy Documentation. — URL: https://docs.scipy.org/doc/scipy/ (дата обращения: 15.05.2025)

Обязательно включайте источники по стандартам AHA и ISO, статьи из IEEE и Nature по анализу ЭКГ с помощью ML, технические руководства по SciPy и Pandas, а также работы по этике медицинских ИИ. Все ссылки должны быть упомянуты в тексте работы.

Полезные материалы для написания магистерской диссертации

• Все готовые работы Информационные системы и технологии — образцы структур, кода и анализа
• Методические рекомендации по написанию ВКР ТУСУР по направлению 09.03.01
• Курс "Medical Signal Processing" на Coursera (Johns Hopkins University)
• Руководство по анализу ЭКГ с помощью Python (HeartPy, Biosppy)