|
Научная визуализация
| Год выпуска: | 2016 |
| Квартал: | 4 |
| Том: | 8 |
| Номер: | 4 |
| Страницы: | 80 - 90 |
|
| Название публикации: |
СИСТЕМА ВИЗУАЛИЗАЦИИ И АНАЛИЗА МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ МЕДИКО-СОЦИАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ |
| Авторы: |
О.М. Гергет (Россия), О.В. Марухина (Россия), Ю.А. Черкашина (Россия), Т.С. Кривоногова (Россия) |
| Адреса авторов: |
О.М. Гергет
olgagerget@mail.ru
Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Томск, Россия
О.В. Марухина
marukhina@tpu.ru
Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Томск, Россия
Ю.А. Черкашина
cherr999y@mail.ru
Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Томск, Россия
Т.С. Кривоногова
Сибирский государственный медицинский университет, ЛОЦ «Здоровая мама-крепкий малыш», Томск, Россия |
| Краткое описание: |
В настоящее время существует множество подходов к решению задач анализа и визуализации многомерных данных. Так, например, авторы работ [1-3] предлагают использование методов Data Mining для сжатия размерности выделения групп объектов со схожими значениями признаков, и, таким образом, приведения данных к более удобной форме для анализа.
Современные статистические программные продукты имеют широкий спектр функций, позволяющих строить сотни типов различных графиков и диаграмм, в том числе так называемые пиктографики «Лица Чернова». Результаты применения последних в анализе психофизиологических данных представлены в [4]. Методы визуализации позволяют исследователю одним взглядом обнаружить особенности, выявить закономерности и аномалии в больших объемах информации. Особенно широко графические методы используются в разведочном анализе данных и задачах кластеризации, позволяя выявлять закономерности в многомерных массивах информации. Методы визуализации такого рода (метод главных компонент [5], методы структурного упорядочения [6,7] и др.) основаны, как правило, на переходе от многомерной к двумерной системе координат. Основной задачей визуализации данных является задача получения визуального образа, однозначно соответствующего набору данных [8]. В данной статье рассмотрен подход, предложенный В.А. Воловоденко [8,9], который позволяет провести визуализацию основных линейных конструкций: отрезок, ломанная линия, симплекс в многомерных пространствах. Похожий метод представлен в работе [10], который основан на построении образа многомерного объекта в виде кривой. Кривая строится на основе более «громоздких» для использования рядов Фурье. Ранее данных подход уже был описан в [11,12], но на примере решения задач из других прикладных областей. Выбор способа представления многомерного объекта (кривая, спектр) индивидуален для каждой задачи и определяется по согласованию с «заказчиком» исследования.
В статье представлена система визуализации и анализа многомерных данных, предназначенная для выявления главных аспектов набора данных без привлечения методов количественного анализа и проведения экспресс-диагностики состояния здоровья беременной женщины. В статье обосновывается необходимость решения задачи обработки многомерных данных с использованием специализированного пакета прикладных программ «NovoSpark Visualizer».
Приводится как иллюстративный пример, так и оценка здоровья беременных женщин на реальных данных. Рассмотрена методика анализа клинико-лабораторных показателей беременных женщин, позволяющая за минимальное число шагов оценить функциональное состояние здоровья женщин. |
| Язык: |
Русский |
|
|
|
