Визуализация и кластеризация данных в задаче системного анализа результатов обследования пациентов на начальных стадиях когнитивных расстройств

Abstract

Существует несколько десятков болезней и состояний, в рамках которых развиваются когнитивные нарушения, представляющие собой ухудшение когнитивных функций по сравнению с индивидуальной нормой. В настоящее время причины появления и прогрессирование когнитивных нарушений слабо изучены. В данной работе представлен системный анализ данных, включающих в себя 35 пациентов и результаты их обследования. Для визуализации были использованы методы предварительной обработки данных, уменьшения размерности данных, кластеризации. Несмотря на небольшой набор данных удалось достичь точности диагностирования когнитивных нарушений на начальных стадиях в 63% There are several numbers of diseases and conditions within which cognitive impairment develops, which is a deterioration of cognitive functions compared to an individual norm. Currently, the causes and progression of cognitive impairment are poorly researched. This paper presents a system analysis of data including 35 patients and the results of their examination. For visualization, methods of data preprocessing, data dimensionality reduction, and clustering algorithms were used. Despite a small data set, 63% of the accuracy of diagnosis of cognitive impairment in the initial stages was achieved.