Приложение для предсказания заболеваний по электрокардиограмме.
Приложение "Проверь свое сердце" было разработанно студентами Школы анализа данных Яндекса в рамках курса ML Engineering Practice. Оно помогает найти патологии на электрокардиограмме. Приложение доступно по ссылке:
ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: Предлагаемая система не является системой поддержки принятия врачебного решения и не может заменить врача. В случае необходимости обращайтесь к квалифицированному кардиологу.
На главной странице приложения вы можете загрузить свою ЭКГ или выбрать один из готовых примеров для изучения возможностей системы. Нажмите кнопку
Рисунок 1. Кнопка "Загрузить"
для загрузки ЭКГ или выберите интересующий вас пример из списка. После этого на экране будут отображены 12 отведений ЭКГ. Вы можете скачать данное изображение, нажав кнопку
Рисунок 2. Кнопка "Скачать изображение"
С помощью кнопки
Рисунок 3. Кнопка "Настройки"
вы можете открыть окно с настройками визуализации ЭКГ. Вы можете скрыть определенные отведения ЭКГ, изменить маcштаб, изменить расстояние между отведениями и т.п..
Рисунок 4. Кнопка "Окно настроек"
Для получения диагноза следует нажать на кнопку
Рисунок 5. Кнопка "Предсказать диагноз"
Результаты диагностики будут показаны в новом окне. Чтобы вернуться к предыдущему экрану, воспользуйтесь кнопкой
Рисунок 6. Кнопка "Назад"
Приложение "Проверь свое сердце" представляет собой клиент-серверное приложение, основанное на микросервисной архитектуре. Оно состоит из следующих компонентов:
Рисунок 7. Взаимодействие компонентов
Каждая компонета по большей части независима и представляет собой изолированное приложение. Так, например, компонента Model отвечает за автоматическую идентификацию нарушений ритма/морфологии в ЭКГ с 12 отведениями. Идентификация осуществляется посредством нейросетевого классификатора. Компонента Converter отвечает за преобразование входных данных пользователя (DICOM/HL7 файл или изображение) во внутренний формат приложения. Более подробное описание функционирования каждой компоненты представленно в соответствующем разделе.
Для простого поднятия всех компонентов приложения достаточно выполнить:
sudo docker-compose up
Поднимутся следующие 4 докер-образа
- Frontend
- Backend
- Photo to signal encoder (ML)
- Disease Classification by ECG (ML)
Для запуска каждого модуля отдельно следует смотреть в README.md конкретного модуля
Куратор:
Золотых Николай Юрьевич
Developers: