Медициналық-биологиялық деректерді талдау әдістері мен технологиялары

Сипаттама: ән машиналық оқытудың негізгі алгоритмдерін олардың математикалық сипаттамасына және биомедициналық деректерге қолдану ерекшеліктеріне баса назар аудара отырып зерттеуге арналған. Деректерді дайындау, маңызды белгілерді таңдау, дисперсияны талдау, шешім ағаштары мен ормандар, нейрондық желілер және BigData технологиялары қарастырылады.

Кредиттер саны: 6

Пререквизиты:

• Ақпараттық- өлшеу технологияларының негіздері

Пәннің еңбек сыйымдылығы:

Компонент: ЖОО компоненті

Цикл: Кәсіптік пәндер

Мақсат

• Магистранттарда медициналық және биологиялық мәліметтерді талдау бойынша білім мен дағдыларды қалыптастыру, медицина мен биологияда ақпаратты өңдеудің заманауи әдістерін қолдану және арнайы бағдарламалық қамтамасыз ету арқылы нәтижелерді түсіндіру.

Міндет

• Биомедициналық мәліметтерді талдау негіздерін меңгеру
• Медициналық мәліметтерді талдауда статистикалық әдістерді меңгеру
• Машиналық оқытуды және болжамды модельдеу әдістерін зерттеу
• Медициналық деректерді өңдеу және визуализациялау құралдарын меңгеру

Оқыту нәтижесі: білу және түсіну

• Заманауи күрделі жүйелерді зерттеу мен әзірлеуде жүйелік теория мен жүйелік талдаудың ғылыми әдістерін анықтау;
• Биомедициналық ақпаратты ұсыну теориясының ерекшеліктерін сипаттай алу;

Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану

• Медициналық ақпаратты өңдеу және талдау әдістерін жіктеу, оларды медициналық және биологиялық мәліметтерді талдауда дұрыс қолдану

Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру

• Деректердің үлкен көлемін өңдеумен байланысты биомедициналық есептерді шешудің әртүрлі тәсілдерінің негізінде жатқан қажетті математикалық модельдерді таңдау.

Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер

• Деректерді талдау нәтижелерін графиктер мен есептерде ұсыныңыз және клиникалар мен зерттеушілерге нәтижелер мен шешімдерді түсіндіріңіз.

Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі

• Қазіргі заманғы аналитикалық құралдармен жұмыс істеу.
• Медициналық деректерді талдаудың жаңа әдістерін меңгеру.

Оқыту әдістері

- интерактивті дәріс (оқытудың келесі белсенді түрлерін пайдалану: жетекшілік ететін (басқарылатын) пікірталас немесе әңгімелесу; модерация; слайдтар немесе оқу фильмдерін көрсету; миға шабуыл; мотивациялық сөйлеу);

- берілген шарттар негізінде әртүрлі жағдайларды дамыту сценарийлерін құру;

- ақпарат және коммуникация (мысалы, кәсіби қолданбалы бағдарламалық пакеттерді пайдаланатын компьютерлік сыныптағы сабақтар);

- ізденушілік және зерттеушілік (оқу процесі кезіндегі студенттердің өз бетінше зерттеушілік әрекеті);

Білім алушының білімін бағалау

Оқытушы ағымдағы бақылау жұмыстарының барлық түрлерін жүргізеді және академиялық кезеңде екі рет білім алушылардың ағымдағы үлгеріміне тиісті баға береді. Ағымдағы бақылау нәтижелері бойынша 1 және 2 рейтинг қалыптастырылады. Білім алушының оқу жетістіктері 100 балдық шкала бойынша бағаланады, Р1 және Р2 қорытынды бағасы ағымдағы үлгерім бағасынан орташа арифметикалық ретінде шығарылады. Академиялық кезеңде білім алушының жұмысын бағалауды пән бойынша тапсырмаларды тапсыру кестесіне сәйкес оқытушы жүзеге асырады. Бақылау жүйесі жазбаша және ауызша, топтық және жеке формаларды біріктіре алады.

Жұмыс түрлері бойынша оқыту нәтижелерін бағалау саясаты

Бағалау нысаны

Пән бойынша білім алушының білімін қорытынды бағалау 100 баллдық жүйе бойынша жүзеге асырылады және:

• Емтиханда алынған нәтиженің 40%;
• Ағымдағы үлгерімнің 60% - ы.

Қорытынды бағаны есептеу формуласы:

 

мұндағы, Р1, Р2-тиісінше бірінші, екінші рейтингті бағалаудың сандық эквиваленттері;

Э - емтихандағы бағаның сандық баламасы.

Қортынды әріптік бағасы және оның балдық сандық эквиваленті:

Төрт балдық жүйе бойынша цифрлық баламаға сәйкес келетін білім алушылардың оқу жетістіктерін бағалаудың әріптік жүйесі:

Дәріс сабақтарының тақырыптары

• Биомедициналық деректерді талдауға кіріспе
• Мәліметтерді алдын ала өңдеу және сүзгілеу әдістері
• Медициналық деректерді талдау үшін машиналық оқыту негіздері және статистика
• Биомедициналық сигналдарды өңдеу және талдау
• Патологияны тану әдістері
• Медициналық мәліметтерді кластерлеу және классификациялау әдістері
• Медициналық мәліметтерді визуализациялау әдістері
• Медицинадағы болжамды модельдеу негіздері
• Медициналық деректерді талдаудың автоматтандырылған жүйелері

Негізгі әдебиет

• Фролов А.В.Цифровая обработка биомедицинских сигналов и изображений. – Москва: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2020. – 400 с.
• Кубланов В.С., Долганов А.Ю., Костоусов В.Б.Биомедицинские сигналы и изображения в цифровом здравоохранении: хранение, обработка и анализ. – Екатеринбург: УрФУ, 2021. – 350 с.
• Красько О.В. Статистический анализ данных в медицинских исследованиях / О. В. Красько. – Минск: МГЭУ им. А.Д. Сахарова, 2024. – Ч. I. – 127 с.
• В.Н.Канюков, А.А. Стадников, О.М. Трубина, А.Д. Стрекаловская Методы исследования в биологии и медицине: учебник / В.Н.Канюков, А.А. Стадников, О.М. Трубина, А.Д. Стрекаловская; Оренбургский гос. ун-т. – Оренбург: ОГУ, 2013. – 192с.

Қосымша әдебиеттер

• Васильев В.Г., Куженькин С.Н.Прикладная обработка биомедицинских изображений в среде MATLAB. – Санкт-Петербург: Лань, 2019. – 280 с.
• Макарова Н.В. Статистический анализ медико-биологических данных с использованием пакетов статистических программ Statistica, SPSS, NCSS, SYSTAT: методическое пособие / Н.В. Макарова; Всерос. центр экстрен. и радиац. медицины им. А.М. Никифорова МЧС России – СПб.: Политехника-сервис, 2012. – 178 с.
• Меньшиков В.В., Клинико-лабораторные аналитические технологии и оборудование./ Меньшиков В.В. - М. : Академия, 2007 – 240 с.
• Открытые курсы (МООК) по машинному обучению на Coursera – https://www.coursera.org/courses?query=machine%20learning