Система визуализации и анализа многомерных данных медико-социальных исследований; Научная визуализация; Т. 8, № 4
| Parent link: | Научная визуализация: электронный журнал.— , 2009- Т. 8, № 4.— 2016.— [С. 80-90] |
|---|---|
| Համատեղ հեղինակ: | |
| Այլ հեղինակներ: | , , , |
| Ամփոփում: | Заглавие с экрана 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. The article describes the system of visualization and analysis of multi-dimensional data for identification of the main aspects of the data set without involvement of quantitative analysis methods and express diagnostics of pregnant woman health. The need to solve the task of multidimensional data processing using «NovoSpark Visualizer» software package is proven in the article.Illustrative example is given. Health of pregnant women is evaluated on real data. The method of analysis of clinical and laboratory parameters of pregnant women is observed which allows to assess the functional status of women's health for a minimum number of steps. Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса |
| Լեզու: | ռուսերեն |
| Հրապարակվել է: |
2016
|
| Խորագրեր: | |
| Առցանց հասանելիություն: | http://sv-journal.org./2016-4/07.php?lang=ru |
| Ձևաչափ: | Էլեկտրոնային Գրքի գլուխ |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=652694 |
MARC
| LEADER | 00000naa0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 652694 | ||
| 005 | 20251126161739.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\18032 | ||
| 090 | |a 652694 | ||
| 100 | |a 20170123d2016 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Система визуализации и анализа многомерных данных медико-социальных исследований |d Visualization systems and multivariate data analysis medical and social research |f О. М. Гергет, О. В. Марухина, Ю. А. Черкашина, Т. С. Кривоногова | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 330 | |a 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. | ||
| 330 | |a The article describes the system of visualization and analysis of multi-dimensional data for identification of the main aspects of the data set without involvement of quantitative analysis methods and express diagnostics of pregnant woman health. The need to solve the task of multidimensional data processing using «NovoSpark Visualizer» software package is proven in the article.Illustrative example is given. Health of pregnant women is evaluated on real data. The method of analysis of clinical and laboratory parameters of pregnant women is observed which allows to assess the functional status of women's health for a minimum number of steps. | ||
| 333 | |a Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса | ||
| 461 | |t Научная визуализация |o электронный журнал |d 2009- | ||
| 463 | |t Т. 8, № 4 |v [С. 80-90] |d 2016 | ||
| 510 | 1 | |a Visualization systems and multivariate data analysis medical and social research |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a многомерные данные | |
| 610 | 1 | |a визуализация | |
| 610 | 1 | |a анализ | |
| 610 | 1 | |a медико-социальные факторы | |
| 610 | 1 | |a исследования | |
| 701 | 1 | |a Гергет |b О. М. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c профессор Томского политехнического университета, доктор наук |f 1974- |g Ольга Михайловна |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\28996 |9 13717 | |
| 701 | 1 | |a Марухина |b О. В. |c специалист в области оценки качества образования |c доцент Томского политехнического университета, кандидат технических наук |f 1974- |g Ольга Владимировна |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\25935 |9 11785 | |
| 701 | 1 | |a Черкашина |b Ю. А. |c специалист в области информатики и вычислительной техники |c программист Томского политехнического университета |f 1991- |g Юлия Андреевна |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\33043 | |
| 701 | 1 | |a Кривоногова |b Т. С. |g Татьяна Сергеевна | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) |b Управление проректора по научной работе и инновациям (НРиИ) |b Центр RASA в Томске |b Лаборатория дизайна медицинских изделий (Лаб. ДМИ) |3 (RuTPU)RU\TPU\col\22092 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20200918 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u http://sv-journal.org./2016-4/07.php?lang=ru | |
| 942 | |c CF | ||