Визначення стадії структурно-функціонального дозрівання кардіоміоцитів методами машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorІванько, Катерина Олегівна
dc.contributor.authorБондарев, В’ячеслав Ростиславович
dc.date.accessioned2023-07-21T09:44:01Z
dc.date.available2023-07-21T09:44:01Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота присвячена алгоритмам машинного навчання і використанню нейронних мереж зокрема для вирішення задачі визначення стадії структурно-функціонального дозрівання кардіоміоцитів. Метою роботи є розробити алгоритм, що буде включати обробку зображень, підготовку моделі нейронної мережі і навчання класифікаторів для вирішення задачі визначення стадії структурно-функціонального дозрівання кардіоміоцитів. У першому розділі було проведено огляд існуючих підходів до вирощування кардіоміоцитів з плюрипотентних стовбурових клітин людини, розглянуто стадії їх дозрівання, а також використання для лікування хвороб серця. У другому розділі проведено аналіз існуючих методів обробки зображень і алгоритмів цих методів. У третьому розділі проведено аналіз задачі класифікації машинного навчання і структури нейронних мереж і згорткових нейронних мереж зокрема. У четвертому розділі розроблено алгоритм цифрової обробки зображень і підготовлена архітектура згорткової нейронної мережі для подальшого навчання. У п’ятому розділі проведено навчання моделі і аналіз результатів. У висновках на підставі проведеного аналізу даних і розробленого алгоритму, наведено головні результати роботи та сформульовано рекомендації щодо їх практичного застосування.uk
dc.description.abstractotherThesis is devoted to machine learning algorithms and the use of neural networks to solve the problem of classifing the stage of structural and functional maturation of cardiomyocytes. The purpose of the work is to develop an algorithm that includes image processing, preparation of a neural network model, and training of classifiers to solve the problem of classifing the stage of structural and functional maturation of cardiomyocytes. In the first chapter, an overview of existing approaches to the cultivation of cardiomyocytes from human pluripotent stem cells was carried out, the stages of their maturation, as well as their use for the treatment of heart diseases, were considered. In the second chapter, an analysis of existing image processing methods and algorithms was carried out. In the third chapter, an analysis of the classification problem of machine learning was carried out and the structure of neural networks and convolutional neural networks were considered. In the fourth chapter, the digital image processing algorithm was developed and the convolutional neural network architecture was prepared for further training. In the fifth chapter, the model was trained and the results were analyzed. In the conclusions based on the conducted data analysis and the developed algorithm, the main results of the work are given and recommendations for their practical application are formulated.uk
dc.format.extent76 с.uk
dc.identifier.citationБондарев, В. Р. Визначення стадії структурно-функціонального дозрівання кардіоміоцитів методами машинного навчання : магістерська дис. : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Бондарев Вʼячеслав Ростиславович. – Київ, 2023. – 76 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/58443
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкардіоміоцитuk
dc.subjectстовбурові клітиниuk
dc.subjectзображенняuk
dc.subjectобробка зображеньuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectзадача машинного навчанняuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectточність класифікаціїuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectзгорткова нейронна мережаuk
dc.titleВизначення стадії структурно-функціонального дозрівання кардіоміоцитів методами машинного навчанняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Bondarev_magistr.pdf
Розмір:
5.18 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 (ЕІ)
Магістерські роботи