Прогнозування діабетичної ретинопатії на основі біомедичних даних з використанням методів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 106 с., 13 рис., 10 табл., 30 посилань, 1 додаток.
Об’єктом дослідження є процес автоматизованої діагностики діабетичної ретинопатії за допомогою методів глибокого навчання. Предметом дослідження є архітектури моделей глибокого навчання та методи обробки зображень для виявлення діабетичної ретинопатії. Метою роботи є підвищення точності автоматизованої діагностики діабетичної ретинопатії шляхом дослідження та розробки моделей глибокого навчання на основі медичних зображень. Сучасні системи автоматизованої діагностики діабетичної ретинопатії часто працюють за фіксованими правилами або поверхневими моделями, що не враховують складності візуального представлення хвороби. У цій роботі запропоновано підхід на основі глибокого навчання, який дозволяє ефективно класифікувати зображення очного дна за наявністю патологій. Проведено експерименти з різними архітектурами та конфігураціями вхідних даних. На основі отриманих результатів сформовано рекомендації щодо побудови практичної системи підтримки медичної діагностики.
Опис
Ключові слова
діабетична ретинопатія, медична діагностика, глибинне навчання, класифікація зображень, нейронні мережі, конволюційна мережа, зображення очного дна, маски судин, багатокласова класифікація, diabetic retinopathy, medical diagnostics, deep learning, image classification, neural networks, convolutional neural network, fundus images, vessel masks, multiclass classification
Бібліографічний опис
Крупко, М. Ю. Прогнозування діабетичної ретинопатії на основі біомедичних даних з використанням методів машинного навчання : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Крупко Марія Юріївна. – Київ, 2025. – 109 с.