Автоматизована система класифікації травм на основі машинного навчання

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2026

Науковий керівник

Дацюк, Оксана Антонівна

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

Дипломна робота за темою «Автоматизована система класифікації травм на основі машинного навчання» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Лисенком Олександром Сергійовичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі вступу, 5 розділів («Постановка завдання», «Аналіз існуючих рішень», «Засоби розробки програмного забезпечення», «Опис програмної реалізації», «Взаємодія користувача із програмною системою»), висновків до кожного з них, загальних висновків, списку використаних джерел, який налічує 16 найменувань, 32 рисунків, 4 таблиць та 2 додатків. Загальний обсяг роботи 80 сторінок. Актуальність теми зумовлена необхідністю впровадження автоматизованих систем у медицину для зниження робочого навантаження на медичний персонал. Мета роботи і завдання дослідження включають створення системи класифікації травм колінних суглобів за допомогою методів машинного навчання, що включає аналіз існуючих рішень, підготовку даних, розробку архітектури, навчання й оцінку нейромереж, а також побудову графічного інтерфейсу. Практичне значення одержаних результатів полягає у створенні ПЗ, яке забезпечує повний цикл роботи: від обробки медичних даних до тренування моделей та класифікації нових МРТ-знімків.

Опис

Ключові слова

Python, машинне навчання, нейронна мережа, класифікація, колінний суглоб, магнітно-резонансна томографія, обробка зображень, конвертація зображень, DICOM

Бібліографічний опис

Лисенко, О. С. Автоматизована система класифікації травм на основі машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Лисенко Олександр Сергійович. – Київ, 2026. – 80 c.

ORCID

DOI