Комплекс на основі машинного навчання для визначення динаміки температурних градієнтів поверхні серця і коронарних судин

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШликов, Владислав Валентинович
dc.contributor.authorШапошник, Ольга Геннадіївна
dc.date.accessioned2021-01-13T12:39:55Z
dc.date.available2021-01-13T12:39:55Z
dc.date.issued2020-12
dc.description.abstractenThe topic of the Master thesis is: " A machine learning-based complex for determining temperature gradients dynamics of the surface of the heart and coronary arteries.". The size of the report is 104 pages, contains 33 illustrations, 11 formulas, 15 tables. In total, there have been processed 52 sources. Objective: Machine-based system for automation of thermogram analysis in dynamics, which makes it possible to assess the success of open heart surgery. Task: 1. Compare several methods of classification of thermal images and choose the optimal temperature gradient that is higher than 3 degrees. 2. To develop a method of classification of thermal images of the heart to detect certain pathologies when the temperature gradient is more than 3 degrees Celsius, using modern methods of machine learning. 3. Develop a system of dynamic analysis based on the neural network and determine the effectiveness of open heart surgery. 4. Design and develop the interface of this system, which will provide convenient and intuitive use. 5. Analyze methods for improving the neural network classification algorithm. Main results: analysis of modern machine learning methods was performed and on their basis a classifier for determining heart temperature gradients with an accuracy of 65% was built and on this basis a software application for dynamic analysis of thermograms was developed with the ability to quantify the success of ischemic heart surgery.uk
dc.description.abstractukТема магістерської дисертації: «Комплекс на основі машинного навчання для визначення динаміки температурних градієнтів поверхні серця і коронарних судин». Обсяг роботи становить 104 сторінок, міститься 33 ілюстрацій, 11 формул, 15 таблиць. Загалом опрацьовано 52 джерела. Мета: Система на основі машинного навчання для автоматизацій аналізу термограм в динаміці, яка дає можливість оцінити успішність проведення операції на відкритому серці. Задачі: 1. Порівняти декілька методів класифікації термознімків та обрати оптимальний для виявлення градієнта температури, який вищий за 3 градуси. 2. Розробити спосіб класифікації термознімків серця для виявлення певних патологій, коли градієнт температури більше за 3 градуси Цельсія, використовуючи сучасні методи машинного навчання. 3. Розробити систему динамічного аналізу на основі нейронної мережі та визначити показники результативності проведення операції на відкритому серці. 4. Спроектувати та розробити інтерфейс цієї системи, який забезпечить зручне та інтуїтивно зрозуміле користування. 5. Проаналізувати методи покращення алгоритму класифікації нейронної мережі. Основні результати: було здійснено аналіз сучасних методів машинного навчання та на їх основі побудовано класифікатор для визначення градієнтів температури серця з точність 65% та на цій основі розроблено програмний додаток для динамічного аналізу термограм з можливістю надати кількісну характеристику успішності операції з ішемічними ушкодженнями серця.uk
dc.format.page104 с.uk
dc.identifier.citationШапошник, О. Г. Комплекс на основі машинного навчання для визначення динаміки температурних градієнтів поверхні серця і коронарних судин : магістерська дис. : 163 Біомедична інженерія / Шапошник Ольга Геннадіївна. – Київ, 2020. – 104 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/38655
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectтермографіяuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectаналіз зображеньuk
dc.subjectPythonuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectthermographyuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectimage analysisuk
dc.subject.udc616.1-616.7uk
dc.titleКомплекс на основі машинного навчання для визначення динаміки температурних градієнтів поверхні серця і коронарних судинuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Shaposhnyk_magistr.pdf
Розмір:
1.41 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
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:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (БМІ)
Магістерські роботи