Класифікація гістологічних зображень раку простати

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНосовець, Олена Костянтинівна
dc.contributor.authorІлюшик, Тарас Сергійович
dc.date.accessioned2023-04-10T09:00:10Z
dc.date.available2023-04-10T09:00:10Z
dc.date.issued2021-12
dc.description.abstractМагістерська дисертація за темою «Класифікація гістологічних зображень раку простати» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Ілюшиком Тарасом Сергійовичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 4 розділів (Огляд літературних джерел, Теоретична частина, Аналітична частина, Практична частина), розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 85 джерел. Загальний обсяг роботи 97 сторінок. Актуальність теми. Актуальність полягає в тому, що системи комп’ютерної автоматизованої діагностики є перспективною галуззю в медичній кібернетиці і дають змогу підвищити якість визначення патологій людини, таких як рак простати. Мета дослідження. Розробка моделі для класифікації гістологічних зображень раку простати. Об’єкт дослідження. Алгоритми для класифікації зображень. Предмет дослідження. Рак простати. Методи дослідження. Комп’ютерний зір, згорткові нейронній мережі, методи машинного навчання.uk
dc.description.abstractotherMaster's dissertation on "Classification of histological images of prostate cancer" performed by Iliushyk Taras, a student of the Department of Biomedical Cybernetics FBMI by specialty 122 "Computer Science" in the educational and professional program "Computer Technology in Biology and Medicine" and consists of an introduction, 4 chapters (Review of literature sources, Theoretical part, Analytical part, Practical part), conclusions to each chapter, general conclusions and list of references that includes 85 points. The paper amounts to 97 pages. Topic’s relevance. The relevance is that computer-aided diagnostic systems are a promising field in medical cybernetics and can improve the quality of human pathologies such as prostate cancer. Research objective. Development of a model for the classification of histological images of prostate cancer. Object of study. Algorithms for image classification. Subject of study. Prostate cancer. Research methods. Computer vision, convolutional neural networks, machine learning techniques.uk
dc.format.extent102 с.uk
dc.identifier.citationІлюшик, Т. С. Класифікація гістологічних зображень раку простати : магістерська дис. : 122 Комп’ютері науки / Ілюшик Тарас Сергійович. – Київ, 2021. – 102 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54417
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectрак простатиuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectобробка зображеньuk
dc.subjectweakly-supervised learninguk
dc.subjectmultiple instance learninguk
dc.subject.udc616.7uk
dc.titleКласифікація гістологічних зображень раку простатиuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Iliushyk_magistr.pdf
Розмір:
2.23 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

Магістерські роботи (БМК)
Магістерські роботи