Інформаційно-діагностична система розпізнавання зображень комп'ютерної томографії для надання рекомендацій щодо лікування

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМусієнко, Андрій Петрович
dc.contributor.authorФасова, Анастасія Олегівна
dc.date.accessioned2023-09-12T09:37:03Z
dc.date.available2023-09-12T09:37:03Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionДослідження діагностичної системи захворювань легень спрямоване на розробку передового та ефективного рішення для точного виявлення та діагностики різних захворювань. Завдяки інтеграції методів аналізу зображень, експертних систем і алгоритмів машинного навчання дослідження зосереджено на підвищенні точності, швидкості та надійності діагностики захворювань за допомогою зображень комп’ютерної томографії. Кінцевою метою є покращення результатів для пацієнтів, уможливлення раннього виявлення та допомога медичним працівникам у прийнятті обґрунтованих рішень для ефективного планування лікування.uk
dc.description.abstractДипломна робота за темою «Інформаційно-діагностична система розпізнавання зображень комп'ютерної томографії для надання рекомендацій щодо лікування» виконана студенткою кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТУ Фасовою Анастасією Олегівною зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем і веб-технологій» і складається зі: вступу; 6 розділів («Постановка завдання», «Аналіз існуючих систем, «Засоби та технології розробки», «Структура проекту», «Програмна реалізація», «Взаємодія користувача із системою»); висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 15 джерел; 31 ілюстрацію; та додатків. Загальний обсяг роботи 76 сторінок. Актуальність теми полягає в тому, що хвороби легень продовжують створювати серйозні проблеми для здоров’я в усьому світі, а це своєю чергою вимагає точних і ефективних діагностичних інструментів для раннього виявлення та планування лікування. Завдяки прогресу в медичних технологіях візуалізації та зростаючій ролі штучного інтелекту та машинного навчання діагностичні системи можуть підвищити точність і швидкість діагностики захворювань легень, дозволяючи медичним працівникам приймати обґрунтовані рішення та покращувати результати лікування пацієнтів. Мета роботи і завдання дослідження полягає у розробці та оцінці системи діагностики захворювань легень, яка використовує передові технології, такі як аналіз зображень, машинне навчання та експертні системи, для підвищення точності та ефективності діагностики. Завдання цього дослідження включають розробку та впровадження надійної та зручної діагностичної системи, проведення комплексних експериментів та оцінок для оцінки її продуктивності та надійності, а також порівняння результатів системи з існуючими діагностичними методами для підтвердження її потенційних переваг і внеску в сферу діагностики захворювань легень. Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що вони можуть підвищувати точність та ефективність діагностики, що призводить до покращення лікування та результатів лікування пацієнтів. Розроблена система має здатність допомагати медичним працівникам у прийнятті обґрунтованих рішень, сприяючи ранньому виявленню та своєчасному лікуванню захворювань легень, зрештою сприяючи кращому лікуванню захворювань і потенційно рятуючи життя.uk
dc.description.abstractotherThe thesis on the topic "Information-diagnostic system of computer tomography image recognition for providing recommendations on treatment" was completed by a student of the Department of Software Engineering in Energy of the National Institute of Energy of the Ukrainian National Academy of Sciences, Fasova Anastasiia Olehivna, majoring in 121 "Software Engineering of Intelligent Cyber-Physical Systems and Web Technologies » and consists of: introduction; 6 chapters ("Statement of the task", "Analysis of existing systems, "Development tools and technologies", "Project structure", "Software implementation", "User interaction with the system"); conclusions to each of these sections; general conclusions; the list of used sources, which includes 15 sources; 31 illustrations; and appendices. The total volume of work is 76 pages. The actuality of the topic is that lung diseases continue to pose serious health problems worldwide, which in turn requires accurate and effective diagnostic tools for early detection and treatment planning. Thanks to advances in medical imaging technologies and the growing role of artificial intelligence and machine learning, diagnostic systems can improve the accuracy and speed of lung disease diagnosis, allowing healthcare professionals to make informed decisions and improve patient outcomes. The integration of lung disease diagnostic systems with telehealth services is becoming increasingly important, enabling remote diagnostics, approaches to personalized medicine, and improved access to specialty care, especially in underserved areas. The purpose of the work and the task of the research is to develop and evaluate a lung disease diagnostic system that uses advanced technologies such as image analysis, machine learning, and expert systems to improve diagnostic accuracy and efficiency. The objectives of this research include the development and implementation of a reliable and user-friendly diagnostic system, conducting comprehensive experiments and evaluations to evaluate its performance and reliability, and comparing the results of the system with existing diagnostic methods to confirm its potential advantages and contribution to the field of lung disease diagnosis. The practical significance of the obtained results is that they can increase the accuracy and efficiency of diagnosis, which leads to improved treatment and patient outcomes. The developed system has the ability to assist healthcare professionals in making informed decisions, promoting early detection and timely treatment of lung diseases, ultimately contributing to better disease management and potentially saving lives.uk
dc.format.extent77 с.uk
dc.identifier.citationФасова, А. О. Інформаційно-діагностична система розпізнавання зображень комп'ютерної томографії для надання рекомендацій щодо лікування : дипломна робота ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Фасова Анастасія Олегівна. – Київ, 2023. – 77 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60252
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectекспертна системаuk
dc.subjectкомп’ютерний зірuk
dc.subjectдіагностування захворюваньuk
dc.subjectрекомендації для лікуванняuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectMySQLuk
dc.subjectрозпізнавання новоутворень легеньuk
dc.titleІнформаційно-діагностична система розпізнавання зображень комп'ютерної томографії для надання рекомендацій щодо лікуванняuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Fasova_bakalavr.pdf
Розмір:
1.8 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІПЗЕ)
Бакалаврські роботи