- •Общие сведения.
- •Цели и назначение создания автоматизированной системы
- •Характеристика объекта автоматизации
- •Требования к автоматизированной системе
- •Подсистема загрузки и предварительной обработки изображений:
- •Порядок контроля и приемки автоматизированной системы
- •Требования к составу и содержанию работ по подготовке объекта автоматизации к вводу автоматизированной системы в действие
- •Подготовка аппаратной инфраструктуры:
- •8.2 Проведение необходимых организационно-штатных мероприятий
- •8.3 Порядок обучения персонала и пользователей ас
- •Требования к документированию
- •Вид представления и количество документов
- •Источники разработки
Вид представления и количество документов
Техническое задание (ТЗ):
Вид представления: электронный документ в формате PDF.
Количество экземпляров: 1.
Руководство пользователя:
Вид представления: электронный документ в формате PDF.
Количество экземпляров: 1.
Руководство администратора:
Вид представления: электронный документ в формате PDF.
Количество экземпляров: 1.
Техническая документация:
Вид представления: электронный документ в формате PDF.
Количество экземпляров: 1.
Отчет о тестировании:
Вид представления: электронный документ в формате PDF.
Количество экземпляров: 1.
Регламент работы с системой:
Вид представления: электронный документ в формате PDF.
Количество экземпляров: 1.
План внедрения системы:
Вид представления: электронный документ в формате PDF.
Количество экземпляров: 1.
Источники разработки
Для разработки технического задания (ТЗ) и создания автоматизированной системы (АС) «Распознавание аномалий на коже по фотографиям высокой четкости» использовались следующие документы и информационные материалы:
Технико-экономическое обоснование (ТЭО):
Документ, содержащий анализ целесообразности разработки системы, оценку затрат и ожидаемых результатов.
Научно-исследовательские материалы:
Статья «Автоматическое обнаружение меланомы с использованием глубокого обучения» (https://habr.com/ru/articles/530574/).
Описание методов машинного обучения для анализа кожных заболеваний.
Примеры использования сверточных нейронных сетей (CNN) для классификации изображений кожи.
Информационные материалы на отечественные системы-аналоги:
Платформа Skinive (https://skinive.com/ru/faq/).
Описание функционала системы для анализа кожных аномалий.
Примеры использования и преимущества платформы.
Информационные материалы на зарубежные системы-аналоги:
Решения для обнаружения аномалий от Xygeni (https://xygeni.io/ru/anomaly-detection/).
Анализ подходов к обнаружению аномалий в данных.
Примеры применения в медицинской диагностике.
Медицинские источники:
Материалы Melanoma Unit Moscow (https://melanomaunit.moscow/onkologiya/melanoma/).
Информация о диагностике и лечении меланомы.
Описание современных методов выявления кожных заболеваний.