Система прогнозування діагнозу коронавірусної хвороби методами нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНедашківська, Надія Іванівна
dc.contributor.authorСапєльніков, Олександр Сергійович
dc.date.accessioned2022-09-21T13:45:15Z
dc.date.available2022-09-21T13:45:15Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenMaster’s Thesis: 140p, 23 tabl., 57 fig., 1 add. and 35 references. The object of the study is a sample of X-ray images of a healthy person with pneumonia and coronavirus. The subject of the study were methods of data mining based on convoluted neural network and image classification. Using several different convolution models and their substantiation. Python was chosen as the programming language, the main libraries are TensorFlow, pandas, matplotlib. In this paper, a study of the possibility of classifying X-ray images into 3 classes. Collapsible neural networks were used to build the models. The prediction was performed on the basis of X-ray images of healthy and sick people. The work done covers the areas of development of the first work. Implemented software application and classification into 3 classes.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація містить: 140 с., 23 табл., 57 рис., 1 дод. та 35 джерел. Об’єктом дослідження є вибірка рентген зображень здорової людини, хворої на пневмонію та хворої на коронавірус. Предметом дослідження стали методи інтелектуального аналізу даних на основі згортокої нейронної мережи та класифікації зображень. З використанням декількох різних згортокових моделей та їх обгронтуванням. Програмною мовою була обрана Python, основні бібліотеки – це TensorFlow, pandas, matplotlib. В даній роботі проведено дослідження можливості класифікації рентген зображень на 3 класи. Для побудови моделей були використані згортові нейронні мережи. Прогнозування було виконано на основі рентген зображень здорових та хворих людей. Виконана работа покриває напрямки розвитку першої роботи. Реалізовано програмний застосунок та класифікація на 3 класи.uk
dc.format.page140 с.uk
dc.identifier.citationСапєльніков, О. С. Система прогнозування діагнозу коронавірусної хвороби методами нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Сапєльніков Олександр Сергійович. - Київ, 2021. - 140 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/49934
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectінтелектуальний аналіз данихuk
dc.subjectзгорткаuk
dc.subjectпрогнозування наявности хворобиuk
dc.subjectрентген зображенняuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectintellectual analysis of datauk
dc.subjectconvolutionuk
dc.subjectforecasting the presence of the diseaseuk
dc.subjectx-ray imageuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subject.udc004.93uk
dc.titleСистема прогнозування діагнозу коронавірусної хвороби методами нейронних мережuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи