Біомедична інженерія і технологія, № 10

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/58343

Переглянути

Перегляд Біомедична інженерія і технологія, № 10 за Автор "Данілова, Валентина Анатоліївна"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Виявлення та класифікація пухлин молочної залози з використанням глибинного навчання
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Соколенко, Ольга Віталіївна; Данілова, Валентина Анатоліївна
    За даними GLOBOCAN, рак молочної залози – це найпоширеніший вид раку серед всього населення. Серед жіночого населення він становить 24,5% від усіх випадків захворювання на рак та налічує 15,5% смертей від онкологічних захворювань. Для скринінгу на рак молочної залози найчастіше використовують мамографію. Тому проведення точного аналізу мамограм – це важлива, але складна задача. Правильність аналізу мамограм залежить від багатьох факторів: від досвіду лікаря, щільності молочних залоз, морфології та розташування пухлин. Тому для пришвидшення і покращення інтерпретації мамограм важливо використовувати комп’ютерні засоби аналізу мамограм, що допомагають у трактуванні зображення, прийнятті рішень щодо необхідності проведення додаткових обстежень та постановці діагнозу. Мета даної роботи – розробити систему для виявлення та класифікації пухлин молочної залози, засновану на глибинному навчанні. Для цього було використано модель YOLO- V4 для виявлення пухлин та модель Inception-V3 для класифікації пухлин відповідно до BI-RADS класифікації. У роботі було використаний набір даних INbreast, проведено його попередню обробку та поділено у співвідношенні 80/20 – 80% для навчання, 20% для тестування. В результаті навчання YOLO-V4 було отримано значення точності 93%, повноти 82% і mAP 86,6%; Inception-V3 – точність 82,61%, влучність 90%, повнота 78,26%.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Програмно-апаратний комплекс для онлайн-взаємодії лікаря і пацієнта з COVID-19
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Назаренко, Наталія Андріївна; Данілова, Валентина Анатоліївна
    На сьогоднішній день COVID-19 є дуже небезпечним інфекційним захворюванням, оскільки може призвести до таких ускладнень, як пневмонія, тромбоз, ураження органів. Симптоми коронавірусу часто схожі на звичайну застуду: висока температура, головний біль, кашель, задишка, втрата нюху та смаку. Деякі люди можуть не мати симптомів, проте вони можуть передавати вірус іншим. Під час контакту з хворим є велика ймовірність зараження, тому краще уникати близькості. У випадках, коли хворий не має тяжких ускладнень, або знаходиться на етапі реабілітації, лікування можна перевести в онлайн- формат. Для цього медичні компанії в Україні займаються розробкою спеціальних додатків та сайтів. У даній роботі запропоновано програмний продукт, який дозволяє дистанційно відстежувати стан пацієнта та коригувати його план лікування. Для розробки було використано середовище програмування PyCharm 2022, мову програмування Python, бібліотеку для створення веб-продуктів Streamlit. На платформі через особистий кабінет пацієнт може бачити призначення від лікаря та фіксувати їх виконання, а лікар відповідно бачити ці результати та вносити певні зміни в план лікування. Програма також має можливість завантажувати та одразу передавати лікарю дані про серцевий ритм пацієнта та його рівень насиченості крові киснем через взаємодію з давачем MAX30102, що працює на базі Arduino Uno Rev 3. Дані про пульс та сатурацію є важливими показниками для оцінки стану серцево-судинної та дихальної систем.