Комп'юторний аналіз МРТ-зображень для оцінки структури головного мозку
Вантажиться...
Дата
2023
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність роботи: у останні роки класифікація медичних зображень стала важливою в клінічних задачах лікування хворих. Проте, традиційний метод досяг своїх меж у своїй ефективності. Застосування штучних нейронних мереж, зокрема згорткових нейронних мереж, стало новим методом машинного навчання, який проявив свій потенціал у рішенні різних класифікаційних завдань.
Мета роботи: розробити програмне забезпечення, яке використовує згорткові нейронні мережі для автоматизованого виявлення ранніх стадій хвороби Альцгеймера шляхом аналізу МРТ-зображень мозку пацієнтів.
Задачі дипломної роботи:
1. Провести аналіз методів машинного навчання.
2. Дослідити різні підходи до обробки медичних зображень.
3. Впровадити та навчити згорткову нейронну мережу, використовуючи спеціальні датасети МРТ-зображень головного мозку.
4. Провести серію експериментів для визначення найбільш точної оцінки класифікації зображення.
Використані моделі: для реалізації класифікатора було використано три базові моделі згорткової нейронної мережі– InceptionV3, VGG19 та ResNet50.
Отримані результати: готова система класифікації хвороби Альцгеймера по МРТ-знімкам до одного з трьох класів з точністю 88%.
Опис
Ключові слова
магнітно-резонансна томографія, хвороба Альцгеймера, штучні нейронні мережі, машинне навчання, класифікація, розпізнавання, magnetic resonance imagin, Alzheimer's disease, artificial neural networks., machine learning, classification, recognition
Бібліографічний опис
Радченко, Д. О. Комп'юторний аналіз МРТ-зображень для оцінки структури головного мозку : дипломна робота ... бакалавра : 163 БМІ / Радченко Денис Олександрович. - Київ, 2023. - 78 с.