Програмний застосунок для виявлення шумів серця із записів фонокардіограми

dc.contributor.advisorФедорін, Ілля Валерійович
dc.contributor.authorАртеменко, Євгеній Вікторович
dc.date.accessioned2026-01-08T10:24:29Z
dc.date.available2026-01-08T10:24:29Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота за темою «Програмний застосунок для виявлення шумів серця із записів фонокардіограми» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Артеменко Євгенієм Вікторовичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 4 розділів (Вступ, Теоретичні відомості та аналітичний огляд існуючих джерел, Методи реалізації моделі на базі алгоритмів машинного навчання для виявлення шумів серця, Програмна реалізація застосунку для виявлення шумів серця, Захист інформації), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 44 джерела, та додатків. Загальний обсяг роботи 66 сторінок Актуальність роботи полягає в необхідності покращити підходи до автоматизованого виявлення шумів серця на основі фонокардіограм. Такий підхід дозволяє підвищити якість попередньої діагностики, особливо в умовах обмеженого доступу до кваліфікованої медичної допомоги. Застосування методів машинного навчання забезпечує швидку, надійну та масштабовану оцінку стану серцево-судинної системи.
dc.description.abstractotherThe thesis on the topic "Software for detecting heart murmurs from phonocardiogram recordings" was completed by a student of the Department of Biomedical Cybernetics of the Federal State Institute of Medical Sciences Artemenko Yevhenii, majoring in 122 "Computer Science" under the educational and professional program "Computer Technologies in Biology and Medicine" and consists of: an introduction; 4 separate sections (Introduction, Theoretical information and analytical review of existing sources, Methods for implementing a model based on machine learning algorithms for detecting heart murmurs, Software implementation of an application for detecting heart murmurs, information protection), conclusions for each of these sections; general conclusions; a list of 44 sources used, which includes sources and appendices. The total volume of the work is 66 pages
dc.format.extent66 с.
dc.identifier.citationАртеменко, Є. В. Програмний застосунок для виявлення шумів серця із записів фонокардіограми : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп’ютері науки / Артеменко Євгеній Вікторович. – Київ, 2025. – 66 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77976
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectфонокардіограма
dc.subjectшуми серця
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectмашинне навчення
dc.subjectResNet
dc.subjectбайєсівський підхід
dc.subjectMonte Carlo Dropout
dc.subjectкласифікація
dc.subjectспектрограма
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectPython
dc.subjectStreamlit
dc.subjectмедичні сигнали
dc.subjectаускультація
dc.subjectнейромережеве прогнозування
dc.subjectвекторизація аудіо
dc.subjectобробка біомедичних даних
dc.subjectдіагностика серцево-судинних захворювань
dc.subjectPhonocardiogram
dc.subjectheart murmurs
dc.subjectdeep learning
dc.subjectmachine learning
dc.subjectResNet
dc.subjectBayesian approach
dc.subjectMonte Carlo Dropout
dc.subjectclassification
dc.subjectspectrogram
dc.subjectPython
dc.subjectStreamlit
dc.subjectmedical signals
dc.subjectauscultation
dc.subjectneural network-based prediction
dc.subjectaudio vectorization
dc.subjectbiomedical data processing
dc.subjectcardiovascular disease diagnosis
dc.titleПрограмний застосунок для виявлення шумів серця із записів фонокардіограми
dc.title.alternativeApplication for detecting heart murmurs from phonocardiogram recordings
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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