ASWI - Pokročilé softwarové inženýrství » ASWI 2024 » Využití Deep Learning v medicínských aplikacích - MedicalBugs

Zpět na hlavní Wiki: [https://students.kiv.zcu.cz:3443/projects/aswi2024hauzner-tym/wiki]

h1. Iterace 3

h2. Plánování

Probrat a vytvořit architekturu

Vyřešit připojení do RDF databáze -> změna technologie (Python, Java)

Schůzka s lékařem -> UX design, požadavky a funkcionality (konkrétní od uživatele)

Dle požadavků na design -> příprava webové stránky

Diagram architektury

h2. Schůzka s mentorem 19.03.2024

Redmine:

Hlavní Wiki -> rozcestník

Wiki odebrat -> zbytečné věci

Git -> přečíst článek o gitu

Větev testing je špatně

Dokument specifikace požadavků

popis -> obrazová data (čeho)

produkční prostředí -> mre (jak vypadá) 

Popis formátů -> dicom, 

Stakeholder -> Administrátor

Technologie -> roztřídit, co se potřebuje a co jsme si vybrali

Vision and scope -> specka vyjmenovaní stakeholders ve vision and scope -> i popsaní

Předpoklady -> přístup k datům, kde ,jak je přístupná, mi nebudeme plnit, jak se plní? 

Vision and scope -> výsledkem je zda metoda funguje

popsat dva záměry -> doktoři statistiky -> katedra neuronku na zpracování ct skenů

Wiki -> iterace vytvořit -> přejmenovat odkazy na wiki, uzavřít tickety a upravit plány a aktivitu na Redmine

h2. Schůzka se zadavatelem 20.03.2024

Článek -> není zadání spíše popisuje problém, se kterým se tato problematika potýká

rozhraní

Na stránkách MRE bude přidán kontejner -> až bude existovat stránka

Stránka bude vyvíjena na localhostu

Mre většina projektů pracuje na Javu -> sprink boot, tomket

pokud python ??? otázka nástrojů není jejich podpora

Počet uživatelů _> kolem 10 (cca 2-3 naráz)

h2. Schůzka s lékařem 27.03.2024

*Výběr pro přehled / statistiky* má obsahovat položky z procesu (formulář)

- rozdělit do hierarchie - logistická data, rizikové faktory, zobrazovací parametry

- časový výběr

- konkrétně např. uzávěr velké tepny, léčený tak nebo tak, ... (záložka CT)

*Check data* - možnost výběru dat, u kterých není nějaký údaj vyplněný, chybná data - zobrazit podezřelá data

*Vzhled* - podobný medicalcu

Umožnit export do Excelu

*Popisná statistika* - kolik jaké nemoci, kolik pacientů se zlepšilo, kolik se jich jak léčilo (jakým způsobem), porovnání s min. měsícem/rokem; info z formuláře

*Statistika základ:*

- median, průměr, rozsahy

- lineární regrese, logistická regrese, korelace

*Statistika - nadstavby?*

- test normalizace dat - normální rozdělení nebo ne

- Chi kvadrát, t-test

- významnosti, prahy, plochy pod křivkou - senzitivity, specificity testu

- hledání kritických hodnot

- měsíční statistiky, jak se to změnilo oproti předchozímu období

- vizualizovaná shluková analýza? - hypotézy

- korelace s grafickým výstupem

Podbarvení vyšších/nižších hodnot než normal

=> první stránka - výběr podmínek/kritérií pro přehled

h1. Rekapitulační schůzka 3 iterace

Co se povedlo?

Co se nepovedlo?

Co můžeme zlepšit?

Čemu se máme vyhnout?