Розроблення веб-сервісу діагностики ракових захворювань шкіри, із застосуванням методів машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСердаковський, Віталій Сергійович
dc.contributor.authorКлимчук, Марія Ігорівна
dc.date.accessioned2023-04-04T09:33:31Z
dc.date.available2023-04-04T09:33:31Z
dc.date.issued2022-12
dc.description.abstractМагістерська дисертація за темою «Розроблення веб-сервісу діагностики ракових захворювань шкіри, із застосуванням методів машинного навчання» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Климчук Марії Ігорівни зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-науковою програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 4 розділів, розділу зі стартап проекту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 95 джерел. Загальний обсяг роботи 123 сторінки. Актуальність роботи полягає у розробці веб-сервісу головна мета якого, допомогти людям проводити самодіагностику шкіри. Таким сервісом буде зручно користуватися людям різної вікової категорії, що дозволить на ранніх стадіях виявляти проблему та вчасно звертатися до лікаря. Мета і завдання дослідження. Метою роботи є реалізація веб-сервісу для проведення діагностики меланоми на основі вхідних зображень, з використанням методів машинного навчання. Її досягнення передбачає вирішення наступних завдань: 1) Провести аналіз вже існуючих систем та підходів для діагностики раку шкіри. Розглянути існуючі проблеми, які виникають під час реалізації даної системи. 2) Аналіз алгоритмів та методів машинного навчання для реалізації поставленої задачі. 3) Проведення попередньої оброки та аналізу даних. 4) Побудова моделей та аналіз отриманих результатів. 5) Розробка веб-сервісу для самодіагностики родимок. 6) Тестування роботи веб-сервісу та удосконалення інтерфейсу. Об’єктом дослідження є набір даних медичних зображень шкіри. Предметом дослідження є побудова системи проведення діагностики шляхом класифікації зображень шкіри на наявність меланоми. Методи дослідження. Методи машинного навчання, згорткові нейронні мережі з модифікаціями для бінарної класифікації. Для розробки web-сервісу застосовано середовище програмування PyCharm 2022 Community, мову програмування Python та фреймворк Django, а також система управління базами даних (СУБД) - SQLite. Для реалізації інтерфейсу було застосовано середовище програмування Visual Studio Code, мову програмування Java Script, а також HTML та каскадні таблиці стилів – CSS.uk
dc.description.abstractotherThe master's thesis on the topic "Development of a web service for the diagnosis of skin cancers, using machine learning methods" was completed by a student of the Department of Biomedical Cybernetics of FBMI Klymchuk Maria Ihorivna, majoring in 122 "Computer Sciences" under the educational and scientific program "Computer Technologies in Biology and medicine" and consists of: introduction; 4 sections, a section on the start-up project, conclusions to each of these sections; general conclusions; the list of used sources, which includes 95 sources. The total volume of work is 123 pages. The relevance of the work lies in the development of a web service whose main purpose is to help people conduct self-diagnosis of the skin. Such a service will be convenient for people of different age groups to use, which will make it possible to detect a problem in the early stages and consult a doctor in time. The purpose and tasks of the research. The goal of the work is the implementation of a web service for the diagnosis of melanoma based on input images, using machine learning methods. Its achievement involves solving the following tasks: 1) Conduct an analysis of already existing systems and approaches for the diagnosis of skin cancer. Consider the existing problems that arise during the implementation of this system. 2) Analysis of algorithms and methods of machine learning to implement the given task. 3) Carrying out preliminary due diligence and data analysis. 4) Construction of models and analysis of the obtained results. 5) Development of a web service for self-diagnosis of birthmarks. 6) Testing the operation of the web service and improving the interface. The object of the study is a data set of medical images of the skin. The subject of the study is the construction of a system for conducting diagnostics by classifying skin images for the presence of melanoma. Research methods. Machine learning methods, convolutional neural networks with modifications for binary classification. The PyCharm 2022 Community programming environment, the Python programming language and the Django framework, as well as the database management system (DBMS) - SQLite, were used to develop the web service. The Visual Studio Code programming environment, the Java Script programming language, as well as HTML and cascading style sheets - CSS were used to implement the interface.uk
dc.format.extent122 c.uk
dc.identifier.citationКлимчук, М. І. Розроблення веб-сервісу діагностики ракових захворювань шкіри, із застосуванням методів машинного навчання : магістерська дис. : 122 Комп’ютері науки / Климчук Марія Ігорівна. – Київ, 2022. – 122 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54259
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectмеланомаuk
dc.subjectрак шкіриuk
dc.subjectдіагностикаuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subject.udc004.891.3 +616uk
dc.titleРозроблення веб-сервісу діагностики ракових захворювань шкіри, із застосуванням методів машинного навчанняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Klymchuk_magistr.pdf
Розмір:
4.03 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