app.py

import gradio as gr
from app_function import *
from plot_function import calculate_plot, predict_plot


def run_test():
    with gr.Blocks(title="Адденбрукский когнитивный тест (ACE-III)") as demo:
        gr.Markdown("# Адденбрукский когнитивный тест (ACE-III)")
        
        
        with gr.Row():
            with gr.Column(scale=2):
                gr.Markdown("""
            ## Описание теста ACE-III
            
            **Адденбрукский когнитивный тест (ACE-III)** - это скрининговый инструмент 
            для диагностики когнитивных нарушений и деменций. Является усовершенствованной 
            версией теста ACE-R.
            
            ### Основные характеристики:
            - Оценивает 5 когнитивных доменов:
              1. Внимание и концентрация
              2. Память
              3. Речевые функции
              4. Визуально-пространственные способности
              5. Ориентация
            - Общее максимальное количество баллов: 100
            - Время проведения: 15-20 минут
            - Чувствительность для выявления деменции: 84-94%
            
            ### Интерпретация результатов:
            - 88-100 баллов: норма
            - 82-87 баллов: легкие когнитивные нарушения
            - Менее 82 баллов: вероятна деменция
            
            Тест особенно полезен для дифференциальной диагностики между 
            болезнью Альцгеймера, лобно-височной деменцией и деменцией с тельцами Леви.
            """)
            
        with gr.Column(scale=1):
           
            gr.Markdown("[Подробнее о тесте](https://www.sydney.edu.au/brain-mind/our-clinics/dementia-test.html#addenbrookes-cognitive-examination-iii)")
        
        # Внимание
        with gr.Tab("Внимание"):
            gr.Markdown("## ВНИМАНИЕ")
            
            with gr.Column():
                time_orientation = gr.Slider(0, 5, label='Ориентирование во времени', value=0, step=1)
                space_orientation = gr.Slider(0, 5, label='Ориентирование в пространстве', value=0, step=1)
                three_words = gr.Slider(0, 3, label='Повторение 3-х слов', value=0, step=1)
                calculate = gr.Slider(0, 5, label='Серийный счет (100-7 последовательно)', value=0, step=1)
                
                total_att = gr.Number(label="Общий балл за внимание", value=0)
                
                for slider in [time_orientation, space_orientation, three_words, calculate]:
                    slider.change(
                        fn=calculate_total,
                        inputs=[time_orientation, space_orientation, three_words, calculate],
                        outputs=total_att
                    )
                    
        # Память (исправлена опечатка в названии вкладки)
        with gr.Tab("Память"):
            gr.Markdown("## ПАМЯТЬ")
            
            with gr.Column():
                three_word_memory = gr.Slider(0, 3, label='Припоминание 3-х слов', value=0, step=1)
                memory_adress = gr.Slider(0, 7, label='Запоминание адреса', value=0, step=1)
                memory_president = gr.Slider(0, 4, label='Осведомленность (президент, премьер-министр)', value=0, step=1)
                free_recall_adress = gr.Slider(0, 7, label='Свободное припоминание адреса', value=0, step=1)
                choice_adress = gr.Slider(0, 5, label='Выбор из множества (подсказка)', value=0, step=1)
                
                total_memory = gr.Number(label="Общий балл за память", value=0)  # Исправлена подпись
                
                for slider in [three_word_memory, memory_adress, memory_president, free_recall_adress, choice_adress]:
                    slider.change(
                        fn=calculate_memory,
                        inputs=[three_word_memory, memory_adress, memory_president, free_recall_adress, choice_adress],
                        outputs=total_memory
                    )
        
        with gr.Tab("Беглость"):
            gr.Markdown("## БЕГЛОСТЬ")
            
            with gr.Column():
                words_minuts = gr.Slider(0, 7, label='Балл за количество слов в минуту', value=0, step=1)
                animal_minuts = gr.Slider(0, 7, label='Балл за число названных животных в минуту', value=0, step=1)
            
                
                total_fluency = gr.Number(label="Общий балл за беглость", value=0)  # Исправлена подпись
                
                for slider in [words_minuts, animal_minuts]:
                    slider.change(
                        fn=calculate_fluency,
                        inputs=[words_minuts, animal_minuts],
                        outputs= total_fluency
                    )
        
        
        with gr.Tab("Речь"):
            gr.Markdown("## РЕЧЬ")
            
            with gr.Column():
                instruction = gr.Slider(0, 3, label='Понимание инструкций', value=0, step=1)
                write_two_sentence = gr.Slider(0, 2, label='Написание двух предложений', value=0, step=1)
                repit_words= gr.Slider(0, 2, label='Повторение', value=0, step=1) 
                repit_phrase = gr.Slider(0, 2, label='Повторение пословиц', value=0, step=1)
                naming = gr.Slider(0, 12, label='Название', value=0, step=1)
                understanding = gr.Slider(0, 4, label='Понимание', value=0, step=1)
                reading = gr.Slider(0, 1, label='Чтение', value=0, step=1)
            
                
                total_speech = gr.Number(label="Общий балл за речь", value=0)  # Исправлена подпись
                
                for slider in [instruction, write_two_sentence, repit_words, repit_phrase, naming, understanding, reading]:
                    slider.change(
                        fn=calculate_speech,
                        inputs=[instruction, write_two_sentence, repit_words, repit_phrase, naming, understanding, reading],
                        outputs= total_speech
                    )
        
        
        with gr.Tab("зрительно-простраснтвенные способности"):
            gr.Markdown("## ПРОСТРАНСТВО")
            
            with gr.Column():
                infinity = gr.Slider(0, 1, label='копирование бесконечностей', value=0, step=1)
                cube = gr.Slider(0, 2, label='Копирование куба', value=0, step=1)
                clock= gr.Slider(0, 5, label='Рисование часов', value=0, step=1)
                punkt = gr.Slider(0, 4, label='Подсчет точек', value=0, step=1)
                letters = gr.Slider(0, 4, label='Распознавание букв', value=0, step=1)
              
                
                total_spatial = gr.Number(label="Общий балл за речь", value=0)  # Исправлена подпись
                
                for slider in [infinity, cube, clock, punkt, letters]:
                    slider.change(
                        fn=calculate_spatial,
                        inputs=[infinity, cube, clock, punkt, letters],
                        outputs= total_spatial
                    )
              
        
        
        
                    
        # Общий балл
        with gr.Tab("Всего"):
            gr.Markdown("## ОБЩИЙ БАЛЛ")
            
            with gr.Column():
                total_score = gr.Number(label="Общий балл по тесту", value=0)
                
                              # Обновляем общий балл при изменении баллов за внимание или память
                total_att.change(
                    fn=calculate_overall,
                    inputs=[total_att, total_memory, total_fluency, total_speech, total_spatial],
                    outputs=total_score
                )
                
                total_memory.change(
                    fn=calculate_overall,
                    inputs=[total_att, total_memory, total_fluency, total_speech, total_spatial],
                    outputs=total_score
                )
                
                total_fluency.change(
                    fn=calculate_overall,
                    inputs=[total_att, total_memory, total_fluency, total_speech, total_spatial],
                    outputs=total_score
                )
                
                total_speech.change(
                    fn=calculate_overall,
                    inputs=[total_att, total_memory, total_fluency, total_speech, total_spatial],
                    outputs=total_score
                )
                
                total_spatial.change(
                    fn=calculate_overall,
                    inputs=[total_att, total_memory, total_fluency, total_speech, total_spatial],
                    outputs=total_score
                )



        with gr.Tab("Анализ"):
            gr.Markdown("## Визуализация результатов")
    
            with gr.Row():
        # Колонка с графиком когнитивных функций
                with gr.Column():
                    gr.Markdown("### Когнитивные функции")
                    cognitive_plot = gr.Plot()
            
            # Обработчики для обновления графика функций
                    for component in [total_att, total_memory, total_fluency, total_speech, total_spatial]:
                        component.change(
                        fn=calculate_plot,
                        inputs=[total_att, total_memory, total_fluency, total_speech, total_spatial],
                        outputs=cognitive_plot
                        )
        
        # Колонка с графиком предсказаний
                with gr.Column():
                    gr.Markdown("### Прогноз модели")
    
                    age_slider = gr.Slider(20, 100, value=56, label="Возраст")
                    prediction_plot = gr.Plot()
    
                    predict_btn = gr.Button("Выполнить прогноз")
                    predict_btn.click(
                            fn=predict_plot,
                            inputs=[total_score, total_att, total_memory, total_fluency, total_speech, total_spatial, age_slider],
                            outputs=prediction_plot
              )                       
            
        with gr.Tab("Метрики"):
            gr.Markdown("## Метрики классификации")
    
            with gr.Row():            
            # Структура выборки
                with gr.Column():
                    gr.Markdown("### Структура выборки")
                    gr.Image("pic/clases.png", label="Структура выборки")
            
           # Confusion Matrix (готовая картинка)
                with gr.Column():
                    gr.Markdown("### Confusion Matrix")
                    gr.Image("pic/confusion_matrix_neuon.png", label="Confusion Matrix")
            
     
    
    # Метрики F1 
            with gr.Row():
                with gr.Column():
                    gr.Markdown("### Метрики классификации")
                    metrics_table = gr.Dataframe(
                        headers=["Метрика", "Значение"],
                        datatype=["str", "number"],
                        row_count=4)

                    gr.Markdown("### F1-мера ")
            # Пример готовых метрик
                    predefined_metrics = [
                ["F1-мера (норма)", 0.92],
                ["F1-мера (умеренные нарушения)", 0.90],
                ["F1-мера (деменция)", 0.99],
                
                ]
                    gr.Dataframe(
                    predefined_metrics,
                    headers=["Метрика", "Значение"],
                    datatype=["str", "number"],
                    row_count=4,
                    col_count=2,
                    interactive=False
            )
             
                
              
    return demo

if __name__ == "__main__":
    demo = run_test()
    demo.launch()