Діагностичні алгоритми для визначення генетичних мутацій ракових пухлин методами аналізу медичних текстів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПавлов, Володимир Анатолійович
dc.contributor.authorЛевчик, Лілія Олександрівна
dc.date.accessioned2023-04-04T09:30:37Z
dc.date.available2023-04-04T09:30:37Z
dc.date.issued2022-12
dc.description.abstractМагістерська дисертація за темою «Діагностичні алгоритми для визначення генетичних мутацій ракових пухлин методами аналізу медичних текстів» виконана студенткою кафедри біомедичної кібернетики Левчик Лілією Олександрівною зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині», та складається зі: вступу; 4 розділів («Аналіз літературних джерел», «Особливості застосування NLP в медицині», «Методика класифікації медичного тексту», «Прогнозування генетичних мутацій раку»), розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 19 джерел. Загальний обсяг роботи 90 сторінок. Обсяг роботи: 90 сторінок, 26 ілюстрацій, 19 джерел посилань. Актуальність теми. Полягає у розробці алгоритму машинного навчання, який, використовуючи базу знань текстового даних у ролі базового рівня (baseline), автоматично буде спроможний класифікувати генетичні варіації. Мета дослідження. Аналіз можливостей методів обробки природного мовлення в області медицини для розробки моделі автоматичного розпізнавання типу генетичної мутації ракових пухлин. Об’єкт дослідження. Текстові дані. Предмет дослідження. Аналіз текстових даних для проведення медичної діагностики. Методи дослідження. Обробка природного мовлення, машинне навчання, глибоке навчання.uk
dc.description.abstractotherThe master's thesis on the topic "Diagnostic Algorithms for Determining Genetic Mutations of Cancerous Tumors by Medical Text Analysis Methods" was completed by the student of the Department of Biomedical Cybernetics Lillia Levchyk from the specialty 122 "Computer Sciences" under the educational and professional program "Computer Technologies in Biology and Medicine", and consists of: introduction; 4 sections ("Analysis of literary sources", "Features of NLP application in medicine", "Methodology of medical text classification", "Prediction of genetic mutations in cancer"), a section on the start-up project, conclusions to each of these sections; general conclusions; of the list of used sources, which includes 19 sources. The total volume of work is 90 pages. Volume of work: 90 pages, 26 illustrations, 19 reference sources. Actuality of theme. It consists in the development of a machine learning algorithm, which, using the knowledge base of textual data as a baseline, will automatically be able to classify genetic variations. The aim of the study. Analysis of the possibilities of natural speech processing methods in the field of medicine for the development of a model for automatic recognition of the type of genetic mutation of cancer tumors. Object of study. Text data. Subject of study. Analysis of text data for medical diagnosis. Research methods. Natural speech processing, machine learning, deep learning.uk
dc.format.extent90 c.uk
dc.identifier.citationЛевчик, Л. О. Діагностичні алгоритми для визначення генетичних мутацій ракових пухлин методами аналізу медичних текстів : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Левчик Лілія Олександрівна. – Київ, 2022. – 90 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54258
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectракові пухлиниuk
dc.subjectгенетичні мутаціїuk
dc.subjectобробка природного мовленняuk
dc.subjectмедичні текстові даніuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subject.udc004.81 + 616-006uk
dc.titleДіагностичні алгоритми для визначення генетичних мутацій ракових пухлин методами аналізу медичних текстівuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Levchyk_magistr.pdf
Розмір:
1.96 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