Комп'юторний аналіз МРТ-зображень для оцінки структури головного мозку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанілова, Валентина Анатоліївна
dc.contributor.authorРадченко, Денис Олександрович
dc.date.accessioned2023-10-26T20:21:20Z
dc.date.available2023-10-26T20:21:20Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractАктуальність 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%.uk
dc.description.abstractotherRelevance of the work: in recent years, medical image classification has become important in clinical tasks of patient treatment. However, the traditional method has reached its limits in terms of efficiency. The use of artificial neural networks, in particular convolutional neural networks, has become a new method of machine learning that has shown its potential in solving various classification problems. Purpose: to develop software that uses convolutional neural networks for automated detection of early stages of Alzheimer's disease by analysing MRI images of patients' brains. Tasks of the thesis: 1. To analyse machine learning methods. 2. Investigate different approaches to medical image processing. 3. Implement and train a convolutional neural network using special datasets of MRI brain images. 4. Conduct a series of experiments to determine the most accurate image classification score. Models used: three basic models of convolutional neural networks were used to develop the software product: InceptionV3, VGG19, and ResNet50. Results obtained: a ready-made system for classifying Alzheimer's disease from MRI images into one of three classes with an accuracy of 88%.uk
dc.format.extent78 с.uk
dc.identifier.citationРадченко, Д. О. Комп'юторний аналіз МРТ-зображень для оцінки структури головного мозку : дипломна робота ... бакалавра : 163 БМІ / Радченко Денис Олександрович. - Київ, 2023. - 78 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/61844
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмагнітно-резонансна томографіяuk
dc.subjectхвороба Альцгеймераuk
dc.subjectштучні нейронні мережіuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectрозпізнаванняuk
dc.subjectmagnetic resonance imaginuk
dc.subjectAlzheimer's diseaseuk
dc.subjectartificial neural networks.uk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectrecognitionuk
dc.titleКомп'юторний аналіз МРТ-зображень для оцінки структури головного мозкуuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (БМІ)
Бакалаврські роботи