Кіраўніцтва карыстальніка iMed
Уводзіны
1.1. Прызначэнне
Мэта гэтага web прымяненне заключаецца ў атрыманні неапрацаванай інфармацыі і магчымасці маніпулявання ёю такім чынам, каб даць вынікі, карысныя для прыняцця рашэнняў. Гэта можа быць навучанне мадэлі з неапрацаванымі дадзенымі або прагназаванне выніку з дапамогай мадэляў і аналізу.
1.2. Навігацыйнае меню
Навігацыйнае меню ў верхняй частцы старонкі змяшчае ўсе спасылкі, каб дабрацца туды, дзе вам трэба быць. Калі вы калі-небудзь заблудзіліся, вы заўсёды можаце націснуць стрэлку назад, каб перайсці на знаёмую старонку, вярнуцца дадому або знайсці старонку, якую вы шукаеце, у навігацыйным меню.
1.3. Рахунак
Калі ў вас яшчэ няма ўліковага запісу, вы павінны зарэгістравацца, каб выкарыстоўваць прыкладанне. Для гэтага націсніце кнопку ўліковага запісу ў правым верхнім куце і націсніце «Рэгістрацыя». Затым увядзіце імя карыстальніка, пароль і адрас электроннай пошты, каб працягнуць.
Калі ў вас ужо ёсць уліковы запіс, увайдзіце пад сваім імем карыстальніка і паролем.
Галоўная старонка
Калі націснуць на элементы ў левай частцы старонкі, апісанне кожнага з'явіцца ў цэнтры старонкі, каб дапамагчы вам зразумець, што робіць кожны з іх.
iMedBot
Дадатак iMedBot прадстаўляе інтэрфейс, які спрыяе лёгкаму ўзаемадзеянню карыстальніка з агентамі, забяспечваючы персаналізаванае прагназаванне і навучанне мадэлі. Гэта з'яўляецца першым крокам да пераўтварэння вынікаў даследаванняў глыбокага навучання ў онлайн-інструмент, які можа выклікаць дадатковыя даследаванні ў гэтай галіне. Адпаведнае кіраўніцтва карыстальніка можна знайсці тут.
Аналіз дадзеных
4.1. Атрымаць паднаборы
Гэты раздзел дазваляе карыстальніку рэдагаваць свой набор даных. Вы можаце загрузіць новы набор даных або выкарыстаць існуючы з выпадальнага меню.
Пасля таго, як набор даных будзе загружаны, вы можаце выбраць, якое дзеянне вы хочаце выканаць, націснуўшы адзін з варыянтаў у меню злева.
4.1.1. Атрымаць падмноства на аснове фільтраў
Гэты раздзел дазваляе атрымаць меншае падмноства зыходнага набору даных на аснове зададзеных фільтраў. Выберыце значэнні, якія вы хочаце ў падмностве, а затым выберыце слупкі, якія вы хочаце паказаць у канчатковым наборы даных.
4.1.2. Вярнуць адсартаваныя вынікі
Гэта вяртае набор даных у адсартаваным выглядзе. Выберыце мэтавы слупок, парадак сартавання, колькасць радкоў для вяртання і якія слупкі паказаць у канчатковым вывадзе.
4.1.3. Разгарніце набор даных
Гэта дазваляе карыстальніку разгарнуць асобны слупок, які захоўваецца ў выглядзе слоўніка, у рэальную табліцу, якой карыстальнік можа потым маніпуляваць. Ён бярэ ўкладзены набор даных і перамяшчае тое, што патрабуецца карыстальніку, на самы верхні ўзровень. Спачатку загрузіце набор даных, які ўключае слупок з укладзеным наборам даных. Калі слупок, які патрабуе пашырэння, выяўляецца аўтаматычна, выберыце, які слупок разгарнуць і якія слупкі атрымаць з укладзенай інфармацыі. Націсніце "Адправіць", і вы можаце view вашу інфармацыю ў выглядзе слупкоў табліцы замест укладзеных даных.
4.2. Аб'яднаць Files
Пры выбары і загрузцы некалькіх набораў даных націскам ctrl (каманда для mac), гэта аб'яднае іх у адзін большы набор даных, чым будзе выкарыстоўвацца для чагосьці іншага.
Проста выберыце ўсе наборы даных і запоўніце неабходную інфармацыю. Гэта захавае новы набор даных у дадатку iMed, пасля чаго ён будзе даступны для загрузкі.
4.3. Сюжэтныя функцыі
У гэтым раздзеле карыстальнік можа пабудаваць свой набор даных. Выберыце адзін з варыянтаў у меню злева, а затым запоўніце неабходныя палі, каб атрымаць свой участак. Ніжэй прыведзены тыпы графікаў, якія вы можаце зрабіць з вашых даных:
4.4. Статыстычны аналіз
Гэты раздзел дазваляе нам запускаць статыстычныя тэсты нашага набору даных. Выберыце тэст для запуску з левага бакавога меню і запоўніце палі для запуску тэстаў. Ніжэй прыведзены тыпы даступных тэстаў:
ODPAC
5.1. вучыцца
Гэтая старонка змяшчае кароткае апісанне кожнага тыпу рэсурсаў, даступных на гэтай старонцы. Націсканне кнопкі ў верхняй частцы кожнага раздзела адкрывае спасылку на іншую старонку, што дазваляе карыстачу карыстацца тэмай або даведацца больш пра яе.
5.1.1. Эпістаз
Гэтая старонка дазваляе нам выкарыстоўваць MBS, алгарытм пошуку, каб вучыцца на дадзеных. У прыватнасці, гэта дазваляе нам вывучаць эпістаз, узаемадзеянне паміж двума або больш генамі, якія ўплываюць на фенатып. Гэта карысна для профіfile захворванні ў генетычным аспекце. Звычайныя метады не падыходзяць для апрацоўкі шматмерных даных, знойдзеных у даследаваннях геномных асацыяцый (GWAS). Алгарытм шматпрамянёвага пошуку (MBS) дазваляе выяўляць ўзаемадзейнічаючыя гены са значна большай хуткасцю. Загрузіце дадзеныя, якія вы хочаце выкарыстоўваць, а затым увядзіце неабходныя палі. Каб атрымаць больш падрабязную інфармацыю, поўную версію артыкула можна знайсці тут.
5.1.2. Фактары рызыкі
Гэтая старонка дазваляе нам выкарыстоўваць пакет IGain для вывучэння ўзаемадзеяння паміж дадзенымі. Ён адмыслова вывучае ўзаемадзеянне з шматмерных даных з дапамогай эўрыстычнага пошуку. Гэты метад абапіраецца на метад Exhaustive_IGain, распрацаваны раней для вывучэння ўзаемадзеяння з маламерных даных. Загрузіце дадзеныя, а затым увядзіце неабходныя палі. Дадатковую інфармацыю аб парогавых значэннях IS і iGain можна знайсці тут.
5.1.3. Мадэлі прагназавання
Гэты раздзел дазваляе выкарыстоўваць мадэлі прагназавання, ужо створаныя на аснове мадэляў машыннага навучання, каб паскорыць іх выкарыстанне. Гэта дазваляе выкарыстоўваць іх без выкарыстання кадавання і папярэдняга вопыту для прагназавання мадэляў з выкарыстаннем іх уласнага набору даных. Карыстальнікам даступныя шматлікія мадэлі прагназавання, у тым ліку лагістычныя, рэгрэсійныя, апорныя вектарныя машыны (SVM), дрэвы рашэнняў і многія іншыя. Поўны спіс метадаў прагназавання знаходзіцца ў правай частцы старонкі тут.
5.2. Прадказанне
У гэтым раздзеле можна рабіць прагнозы з агульнай мадэлі, запампаванай раней. Спачатку загрузіце агульную мадэль, калі гэтага яшчэ не зроблена. Затым выберыце мадэль для прагназавання, націснуўшы назву мадэлі. Затым загрузіце даныя для выкарыстання мадэлі прагназавання. Гэта можна зрабіць альбо ўручную з дапамогай формы ўнізе старонкі, альбо з дапамогай шаблона, даступнага для загрузкі. Пры выкарыстанні шаблону загрузіце набор даных file і націсніце «Адправіць», каб атрымаць прагноз мадэлі.
5.3. Падтрымка прыняцця рашэнняў
Падтрымка прыняцця рашэнняў забяспечвае класіфікацыю і можа накіроўваць выбар лячэння на аснове інфармацыі, якая паступае ў сістэму. Ён быў навучаны на аснове дадзеных рэкамендаваць аптымальную працэдуру лячэння з улікам асаблівасцяў пацыента. Дадатковую інфармацыю аб сістэмах падтрымкі клінічных рашэнняў (CDSS) можна знайсці тут.
Сістэмныя рэкамендацыі ўлічваюць характарыстыкі пацыента і рэкамендуюць працэдуру лячэння, а таксама прагназуюць будучую верагоднасць метастазаў праз 5 гадоў. Карыстальніцкае ўмяшанне ўлічвае характарыстыкі пацыента і працэдуру лячэння, каб прагназаваць будучую верагоднасць 5-гадовага метастазіравання на аснове бягучага лячэння замест аптымальнага.
MBIL
Маркаўская коўдра і інтэрактыўны вывучальнік фактараў рызыкі (MBIL) - гэта алгарытм, які вывучае асобныя і інтэрактыўныя фактары рызыкі, якія непасрэдна ўплываюць на вынік пацыента. Націсніце «перайсці да MBIL», каб перанакіравацца ў індэкс пакетаў Python (PyPI) для пакета MBIL, які знаходзіцца тут. Дадатковую інфармацыю аб MBIL можна знайсці на BMC Bioinformatics.
Наборы дадзеных
Гэты раздзел дазваляе карыстальніку бачыць і загружаць новыя наборы даных у web прымяненне.
7.1. Глядзіце ўсе даступныя наборы даных
Каб убачыць усе даступныя наборы даных, проста націсніце «Паказаць даступныя наборы даных».
7.2. Загрузіць набор даных
Каб загрузіць набор даных, націсніце «Падзяліцца сваімі наборамі даных», а затым запоўніце неабходную інфармацыю, як паказана на webстаронка. Спачатку загрузіце набор даных і запоўніце неабходныя палі.
Затым запоўніце палі ніжэй або загрузіце тэкст file з запоўненай інфармацыяйampНіжэй прыведзена інфармацыя аб тым, як арганізаваць інфармацыю, каб праграма магла яе зразумець.
Мадэлі
Гэты раздзел дазваляе карыстальніку бачыць даступныя ім мадэлі і абагульваць мадэль.
8.1. Глядзіце ўсе даступныя мадэлі
Каб убачыць усе даступныя мадэлі, націсніце «Паказаць даступныя мадэлі».
8.2. Падзяліцеся мадэллю
Каб абагуліць мадэль, націсніце «Падзяліцца сваімі мадэлямі», а затым загрузіце мадэль file навучаны тэнзарным патокам або PyTorch.
8.2.1. Звязаны набор даных
Затым вы павінны загрузіць адпаведны набор даных, які ўключае загалоўкі. Клас/метка для набору даных павінны знаходзіцца ў апошнім слупку.
8.2.2. Прадказальнікі і інфармацыя аб класах
Калі набор даных уключае ўсе аб'екты, форму аб'екта можна прапусціць пасля загрузкі набору даных. Аднак, калі яны не ўсе ўключаны, гэтая інфармацыя павінна быць указана ў апісанні file або ў форме функцыі. Абярыце опцыю з выпадальнага спісу, якая паказвае, як вы збіраецеся даць прагнозы і інфармацыю аб класе.
Пры выкарыстанні опцыі апісання вы можаце альбо запоўніць палі, альбо загрузіць тэкст file з запоўненай інфармацыяйampНіжэй прыведзена інфармацыя аб тым, як арганізаваць інфармацыю.
Дакументы / Рэсурсы
 |
Праграмы iMed Web Ужыванне [pdfКіраўніцтва карыстальніка iMed, iMed Web прымяненне, Web Ужыванне |