Апликације иМед Web Упутство за употребу апликације

иМед упутство за употребу

Увод

1.1. Сврха
Сврха овога web апликација је да узме сирове информације и омогући манипулацију њима на начин који даје резултате корисне у доношењу одлука. Ово може бити обука модела са сировим подацима или предвиђање исхода помоћу модела и анализе.
1.2. Навигациони мени
Навигациони мени на врху странице садржи све везе да бисте дошли до места где треба да будете. Ако се икада изгубите, увек можете да кликнете на стрелицу уназад да бисте дошли до познате странице, вратили се кући или пронашли страницу коју тражите у оквиру навигационог менија.
1.3. Рачун
Ако већ немате налог, морате се регистровати да бисте користили апликацију. Да бисте то урадили, кликните на дугме налог у горњем десном углу и кликните на регистрацију. Затим унесите своје корисничко име, лозинку и е-пошту да бисте наставили.

Ако већ имате налог, пријавите се са својим корисничким именом и лозинком.

Почетна страница

Кликом на ставке са леве стране странице, опис сваке ће се појавити на средини странице како би вам помогао да разумете шта свака ради.

иМедБот

Апликација иМедБот представља интерфејс који подстиче лаку интеракцију корисника са агентима, омогућавајући персонализовано предвиђање и обуку модела. Она служи као први корак ка трансформацији резултата истраживања дубоког учења у онлајн алат, који има потенцијал да изазове додатна истраживања у овој области. Његов одговарајући кориснички приручник можете пронаћи овде.

Анализа података

4.1. Ретриеве Субсетс
Овај одељак омогућава кориснику да уређује свој скуп података. Можете изабрати да отпремите нови скуп података или да користите постојећи из падајућег менија.

Након што је скуп података учитан, можете изабрати коју радњу желите да предузмете кликом на једну од опција на левом бочном менију.
4.1.1. Преузми подскупове на основу филтера
Овај одељак омогућава добијање мањег подскупа оригиналног скупа података на основу датих филтера. Изаберите вредности које желите у подскупу, а затим изаберите колоне које желите да се приказују у коначном скупу података.

4.1.2. Врати сортиране резултате
Ово враћа скуп података у сортираном облику. Изаберите циљну колону, редослед сортирања, број редова које желите да вратите и које колоне желите да прикажете у коначном излазу.

4.1.3. Проширите скуп података
Ово омогућава кориснику да прошири једну колону сачувану као речник у стварну табелу којом корисник може да манипулише. Узима угнежђени скуп података и помера оно што је потребно кориснику у највиши слој. Прво, отпремите скуп података који укључује колону са угнежђеним скупом података. Ако је колона којој је потребно проширење аутоматски откривена, изаберите коју колону желите проширити и које колоне треба издвојити из угнежђених информација. Кликните на Пошаљи и можете view ваше информације као колоне табеле уместо угнежђених података.
4.2. Спајање Files
Избором и отпремањем више скупова података кликом на цтрл (команда за Мац), ово ће их спојити у један већи скуп података него што ће се користити за нешто друго.

Само изаберите све скупове података и попуните потребне информације. Ово ће сачувати нови скуп података у иМед апликацији и тада ће бити доступан за преузимање.
4.3. Плот Фунцтионс
Овај одељак омогућава кориснику да исцрта свој скуп података. Изаберите једну од опција у менију са леве стране, а затим попуните потребна поља да бисте добили своју парцелу. Испод су типови графикона које можете да направите од својих података:

4.4. Статистичка анализа
Овај одељак нам омогућава да покренемо статистичке тестове на нашем скупу података. Изаберите тест који желите да покренете у левом бочном менију и попуните поља да бисте покренули тестове. Испод су доступне врсте тестова:

ОДПАЦ

5.1. Научите
Ова страница укључује кратак опис сваке врсте ресурса доступног на овој страници. Кликом на дугме на врху сваког одељка повезаће се на другу страницу која омогућава кориснику да користи или сазна више о теми.
5.1.1. Епистаза
Ова страница нам омогућава да користимо МБС, алгоритам за претрагу за учење из података. Конкретно, омогућава нам да проучавамо епистазу, интеракцију између два или више гена који утичу на фенотип. Ово је корисно за професионалцеfile болести у генетском аспекту. Конвенционалне методе нису прикладне за руковање високодимензионалним подацима пронађеним у студијама асоцијација на нивоу генома (ГВАС). Мултипле Беам Сеарцх (МБС) алгоритам омогућава откривање гена у интеракцији много брже. Отпремите податке које желите да користите, а затим унесите потребна поља. За детаљније информације, пронађите цео рад овде.

5.1.2. Фактори ризика
Ова страница нам омогућава да користимо пакет Игаин да научимо интеракције између података. Посебно учи интеракције из високодимензионалних података користећи хеуристичко претраживање. Овај метод се заснива на методи Екхаустиве_ИГаин која је претходно развијена за учење интеракција из нискодимензионалних података. Отпремите податке, а затим унесите потребна поља. Више информација о ИС праговима и иГаин-у можете пронаћи овде.

5.1.3. Модели предвиђања
Овај одељак омогућава коришћење модела предвиђања који су већ унапред изграђени на моделима машинског учења како би се убрзала његова употреба. Ово омогућава њихову употребу без употребе кодирања и претходног искуства за предвиђање модела користећи сопствени скуп података. Корисницима су доступни бројни модели предвиђања, укључујући логистику, регресију, машине за векторе подршке (СВМ), стабла одлучивања и још много тога. Комплетна листа метода предвиђања налази се на десној страни странице овде.
5.2. Предвиђање
Овај одељак омогућава предвиђања из заједничког модела који је претходно отпремљен. Прво отпремите заједнички модел ако то већ нисте учинили. Затим изаберите модел који ћете користити за предвиђање кликом на име модела. Затим отпремите податке за модел предвиђања који ће се користити. Ово се може урадити ручно помоћу обрасца на дну странице или помоћу шаблона доступног за преузимање. Ако користите шаблон, отпремите скуп података file и кликните на Пошаљи да бисте добили предвиђање модела.
5.3. Децисион Суппорт
Подршка доношењу одлука пружа класификацију и може водити изборе лечења на основу информација које се достављају систему. На основу података је обучено да препоручи оптималну процедуру лечења на основу карактеристика пацијента. Више информација о системима за подршку клиничком одлучивању (ЦДСС) можете пронаћи овде.
Препорука система узима карактеристике пацијента и препоручује процедуру лечења и предвиђа будућу вероватноћу 5 година метастазе. Корисничка интервенција узима и карактеристике пацијента и процедуру лечења да би се предвидела будућа вероватноћа 5-годишњих метастаза на основу тренутног лечења уместо оптималног лечења.

МБИЛ

Марков Бланкет анд Интерацтиве Риск Фацтор Леарнер (МБИЛ) је алгоритам који учи појединачне и интерактивне факторе ризика који имају директан утицај на исход пацијента. Кликните на „иди на МБИЛ“ да бисте били преусмерени на индекс Питхон пакета (ПиПИ) за МБИЛ пакет који се налази овде. Више информација о МБИЛ-у можете пронаћи на БМЦ Биоинформатицс.

Скупови података

Овај одељак омогућава кориснику да види и отпреми нове скупове података на web апликација.
7.1. Погледајте све доступне скупове података
Да бисте видели све доступне скупове података, једноставно кликните на „Прикажи доступне скупове података“.

7.2. Отпремите скуп података
Да бисте отпремили скуп података, кликните на „Схаре Иоур Датасетс“, а затим попуните потребне информације као што је наведено на webстраница. Прво, отпремите скуп података и попуните обавезна поља.

Затим попуните поља испод или отпремите текст file са попуњеним подацимаampУ наставку је дато како да организујете информације тако да их апликација разуме.

Модели

Овај одељак омогућава кориснику да види доступне моделе и подели модел.
8.1. Погледајте све доступне моделе
Да бисте видели све доступне моделе, кликните на „Прикажи доступне моделе“.

8.2. Поделите модел
Да бисте поделили модел, кликните на „Дели своје моделе“, а затим отпремите модел file обучени помоћу тензорског тока или ПиТорцх-а.

8.2.1. Повезани скуп података
Затим би требало да отпремите повезани скуп података који укључује заглавља. Класа/ознака за скуп података треба да буде у последњој колони.

8.2.2. Предиктори и информације о класи
Ако скуп података укључује све карактеристике, образац карактеристика се може прескочити након отпремања скупа података. Међутим, ако нису сви укључени, ове информације морају бити наведене у опису file или у оквиру форме обележја. Изаберите опцију из падајућег менија која показује како намеравате да обезбедите предикторе и информације о разреду.

Ако користите опцију описа, можете или да попуните поља или да отпремите текст file са попуњеним подацимаampУ наставку је дато како да организујете информације.