Магістерські роботи (БМК)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Магістерські роботи (БМК) за Автор "Городецька, Олена Костянтинівна"
Зараз показуємо 1 - 8 з 8
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Програмне забезпечення для визначення факторів проблем з ментальним здоров’ям у студентів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Ле Дай Зионг; Городецька, Олена КостянтинівнаМагістерська дисертація за темою «Програмне забезпечення для визначення факторів проблем з ментальним здоров’ям у студентів» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики Ле Дай Зионгом зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині», та складається зі: вступу; 4 розділів («Огляд джерел літератури», «Психологічна оцінка стресу людини», «Аналіз різноманітних методів моделювання», «Моделювання виникнення стресу»), розділу з аналізу стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 58 джерел. Загальний обсяг роботи сягає 96 сторінок. Обсяг роботи: 96 сторінки, 38 ілюстрацій, 58 джерел посилань. Актуальність теми. Знаходження індивідуалізованого підходу до фіксації проблем з ментальним здоров’ям через методи машинного навчання. Мета дослідження. Виконати експлораторний аналіз даних психологічних тестів студентів, щоб виявити головні фактори, які впливають на ментальне здоров’я. Об’єкт дослідження. Психологічні тести. Предмет дослідження. Визначення стану ментального здоров’я студента через аналіз психологічних тестів.Документ Відкритий доступ Програмний додаток для діагностики хвороби Альцгеймера(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Гаврилюк, Роман Володимирович; Городецька, Олена КостянтинівнаАктуальність теми. Проблема хвороби Альцгеймера стала надзвичайно актуальною в наш час, оскільки населення літнього віку постійно збільшується і цей вид нейродегенеративного захворювання стає все більш поширеним. Розробка програмного додатку для діагностики хвороби Альцгеймера є важливим кроком у покращенні можливостей раннього виявлення та моніторингу цього захворювання. Мета дослідження. Покращення методів передбачення хвороби Альцгеймера, що допоможе значно полегшити та прискорити діагностику, а в подальшому надання медичної допомоги пацієнтам. Такий підхід сприяє підвищенню якості їхнього життя та зменшенню соціальних витрат на лікування даного захворювання. Практичне значення одержаних результатів. Реалізувати та впровадити запропонований додаток в користування медичних закладів, та лікарів, для забезпечення швидкої та точної діагностики хвороби Альцгеймера.Документ Відкритий доступ Програмний додаток моніторингу рівня стресу(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Шевага, Діана Олександрівна; Городецька, Олена КостянтинівнаМагістерська дисертація за темою «Програмний додаток моніторингу рівня стресу» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Шевагою Діаною Олександрівною зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині», та складається зі: вступу; 3 розділів («Аналіз літературних джерел», «Матеріали та методи дослідження», «Моніторинг рівня стресу»), розділу з розрахунком стартап-проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 65 найменування. Загальний обсяг роботи 113 сторінки. Актуальність теми. У нинішньому сценарії після COVID, оскільки більшість із нас перебуває вдома, рівень стресу є найвищим за весь час через зростання тривоги, що призводить до вищого пульсу. Тому великий інтерес викликав дослідження основних механізмів стресу та моніторинг різних біофізіологічних і біохімічних реакцій організму на стрес. Надійний біомаркер або індикатор стресу міг би забезпечити точний моніторинг стресу, потенційно дозволяючи запобігти патологічним станам на ранніх стадіях. Тривалий стрес може мати серйозні наслідки для здоров’я. Тому здатність визначати, коли людина перебуває в стані стресу, може бути дуже корисною для запобігання проблемам зі здоров’ям, особливо у пацієнтів із суїцидальними думками. Мета і завдання дослідження. Метою роботи реалізація програмного продукту для моніторингу рівня стресу. Для цього необхідно виконати наступні завдання: 1. Аналіз джерел на аналогів. 2. Підбір потрібних матеріалів та методів дослідження. 3. Побудова алгоритмів класифікації. 4. Реалізація програмного продукту. Об’єкт дослідження. Дані електрокардіограми. Предмет дослідження. Застосування алгоритмів класифікації для визначення наявності стресу. Методи дослідження. Машинне навчання, метод k-найближчих сусідів, штучна нейронна мережа, дерево рішень, випадковий ліс.Документ Відкритий доступ Система визначення стану хворих на ювенільний ревматоїдний артрит у віддаленому періоді(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Єфремова, Софія Валеріївна; Городецька, Олена КостянтинівнаМагістерська дисертація за темою «Система визначення стану хворих на ювенільний ревматоїдний артрит у віддаленому періоді» виконана студенткою кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Єфремовою Софією Валеріївною зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині». Дана робота виконана на 84 листах, містить 46 ілюстрацій, 27 формул, 19 таблиця та 69 бібліографічне найменування за переліком посилань. Актуальність теми. Люди з ЮРА потребують постійної підтримувальної лікувальної терапії. У зв’язку з тим, що хвороба починається в дитинстві, основною проблемою є перехід з дитячої системи охорони здоров’я до дорослої. В період цього переходу втрачається час лікування, що загрожує отриманням інвалідності. Саме тому існує потреба у ведені пацієнтів на постійній основі. Мета і завдання дослідження. Метою магістреської дисертації є побудова системи для оцінки стану хвороби дітей у віддаленому періоді з урахуванням проведеного лікування, та створення програмного додатку, який здійснює ведення пацієнтів з ЮРА. Для досягнення мети були поставлені наступні задачі: 1. Аналіз теоретичних джерел, що піднімають проблему ювенільного ревматоїдного артриту. 2. Створити реліаційну базу даних хворих. 3. Провести розробку моделі оцінки стану хворих на ювенільний ревматоїдний артрит у віддаленому періоді. 4. Створення програмного додатку, який здійснює ведення пацієнтів з ЮРА та дає можливість спрогнозувати стан хворого. 5. Розрахувати стартап-проєкт для виведення результатів роботи на ринок. Об’єкт дослідження. Дані хворих на ювенільний ревматоїдний артрит. Предмет дослідження. Використання алгоритмів для побудови персоніфікованої стратегії лікування хворих на ЮРА. Методи дослідження. Регресійний аналіз, методи дослідження операцій, статистичні методи дослідження даних.Документ Відкритий доступ Система відбору та аналізу даних для проведення наукових досліджень(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Яцина, Денис Вікторович; Городецька, Олена КостянтинівнаАктуальність теми. Актуальність теми полягає в тому, що наукові дослідження в сфері медицини потребують великого обсягу даних, а їх відбір та аналіз може бути дуже складним та часозатратним завданням. Створення програмного додатку з базою даних, який дозволяє швидко та ефективно відбирати та аналізувати дані, може значно полегшити процес проведення наукових досліджень в медицині. Мета дослідження. Створення програмного додатку з базою даних, який дозволяє відбирати та аналізувати дані хворих з різними клінічними характеристиками для проведення наукових досліджень в медицині Практичне значення одержаних результатів. Розроблену систему можливо використовувати для подальшої обробки даних науковцями та в медичній галузі.Документ Відкритий доступ Система діагностики тромбоемболії легеневої артерії за даними комп‘ютерної томографії органів грудної клітини(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Алієв, Ельдар Ігорович; Городецька, Олена КостянтинівнаМагістерська дисертація за темою «Система діагностики тромбоемболії легеневої артерії за даними комп‘ютерної томографії органів грудної клітини» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Алієвим Ельдаром Ігоровичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині», та складається зі: вступу; 4 розділів («Аналітичний огляд літературних джерел», «Теоретична частина», «Аналітична частина», «Практична частина»), розділу з розрахунком стартап-проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 62 найменування. Загальний обсяг роботи 104 сторінки. Актуальність теми. На сьогоднішній день тромбоемболія легеневої артерії посідає третє місце серед причин смерті при серцево-судинних захворюваннях після ішемічної хвороби серця та інсульту. Зазвичай час на діагностування і початок лікування є дуже обмеженим. Тому швидкість діагностики збільшує шанси пацієнта на виживання. Мета і завдання дослідження. Метою роботи є розробка програмного додатка для обробки та аналізу зображень отриманих за допомогою комп’ютерної томографії органів грудної клітини для розпізнавання ознак тромбоемболії легеневої артерії. Її досягнення передбачає вирішення наступних завдань: 1. Аналіз джерел (вітчизняних та іноземних), які стосуються проблематики розпізнавання ознак тромбоемболії легеневої артерії на знімках отриманих за допомогою комп‘ютерної томографії органів грудної клітини. 2. Дослідження сучасних методів попередньої обробки медичних зображень і побудова алгоритму попередньої обробки зображень та сегментації зони інтересу. 3. Побудова архітектури нейронної мережі для аналізу зображень та проведення її тренування на вхідному датасеті. 4. Розробка програмного додатка, що дозволить працювати зі знімками комп’ютерної томографії у форматі DICOM, проводити їх обробку та аналіз. Об’єкт дослідження. Зображення отримані за допомогою комп’ютерної томографії органів грудної клітини. Предмет дослідження. Використання алгоритмів попередньої обробки зображень та згорткових нейронних мереж для розпізнавання ознак тромбоемболії легеневої артерії. Методи дослідження. Операції над знімками отриманими за допомогою комп’ютерної томографії (масштабування, «вікно/рівень»), порогові методи сегментації зображень, морфологічні операції над зображеннями, згорткові нейронні мережі.Документ Відкритий доступ Система оцінки стану новонароджених після оперативних втручань(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Каліновська, Богдана Вікторівна; Городецька, Олена КостянтинівнаАктуальність теми. Сучасні розробки та технології в сфері охорони здоров’я, змінюють парадигму надання медичних послуг. З урахуванням високої частоти серцевих вад у новонароджених, таких як коарктація аорти та гіпоплазія дуги аорти, з’являється потреба у ранньому виявленні, лікуванні та спостережені за пацієнтами в післяопераційни період. В цьому випадку медичний додаток для лікаря стане важливим інструментом, а його застосування дозволить оперативно виявляти зміни у дітей та запобігати можливим ускладненням. Мета і завдання дослідження. Покращення методів прогнозування ехокардіографічних показників для новонароджених з коарктацією аорти та гіпоплазією дуги аорти у віддаленому періоді за допомогою системи оцінки стану новонароджених після оперативних втручань. Практичне значення одержаних результатів. Дана система оцінки може використовуватись у кардіологічних медичних установах, які спеціалізуються на дитячих серцево-судинних захворюваннях, та проводять операції пацієнтам з коартацією аорти та гіпоплазією дуги аорти.Документ Відкритий доступ Система прогнозування настання інсульту у пацієнта(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Жиляк, Максим Євгенович; Городецька, Олена КостянтинівнаАктуальність теми. Полягає в зростаючій потребі застосування передових технологій для попередження та раннього виявлення інсульту. Інсульт залишається однією з основних причин смертності та інвалідності на світовому рівні. Використання алгоритмів машинного навчання та аналізу медичних даних може суттєво покращити раннє виявлення факторів ризику, дозволяючи лікарям і пацієнтам вживати профілактичних заходів. Таким чином, дослідження сприяє розвитку медичної інформатики та охорони здоров'я, вносячи важливий внесок у боротьбу з інсультами. Мета дослідження. Підвищення ефективності діагностики та прогнозування ризику розвитку інсульту шляхом розробки та впровадження системи, що базується на інтегрованому підході до аналізу клінічних даних. Практичне значення одержаних результатів. Покращення можливостей раннього виявлення інсульту, що може знизити ризик серйозних ускладнень або летальних наслідків. Підвищення ефективності профілактичних заходів та індивідуалізованих підходів до лікування пацієнтів із високим ризиком інсульту. Внесок у розвиток медичної інформатики, зокрема в галузі аналізу медичних даних та застосування машинного навчання в охороні здоров'я.