Розпізнавання стадій розвитку кардіоміоцитів методами машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorІванушкіна, Наталія Георгіївна
dc.contributor.authorЗадоха, Богдан Геннадійович
dc.date.accessioned2021-02-10T15:30:21Z
dc.date.available2021-02-10T15:30:21Z
dc.date.issued2020-12
dc.description.abstractenThe object of consideration of the work is the stages of development of heart cells. The subject of the work is the analysis of images of cardiomyocytes obtained using a confocal microscope. The purpose of the work is to classify images of cardiomyocytes using machine learning algorithms, namely, using convolutional neural networks. The first section describes the structure of cardiomyocytes, their electrical features, and their properties. The second section contains information about scanning microscopes. The methods that underlie the operation of these microscopes are described. Emphasis is placed on the structure of the confocal microscope, and the advantages and disadvantages of the corresponding type of microscopy are described. The third section provides information on the application of computer processing for medical images. Image processing methods that include machine learning methods are also listed. The principles of constructing neural networks are described, and the corresponding formulas are given. The disadvantages of convolutional neural networks and applications for medical image processing are considered. The fourth section describes the development of a machine learning algorithm, which consists of two parts: image preprocessing and a convolutional neural network for image classification. The fifth section includes the development of a startup project based on the designed algorithm.uk
dc.description.abstractukОб’єктом розгляду роботи є стадії розвитку серцевих клітин. Предмет роботи – аналіз зображень кардіоміоцитів, отриманих за допомогою конфокального мікроскопу. Метою роботи є класифікація зображень кардіоміоцитів за допомогою алгоритмів машинного навчання, а саме – за допомогою згорткових нейронних мереж. Перший розділ описує будову кардіоміоцитів, їх електричні особливості та властивості. Другий розділ містить інформацію про скануючі мікроскопи. Описано методи, які лежать в основі роботи даних мікроскопів. Зроблено акцент на будові конфокального мікроскопу, описано переваги та недоліки відповідного типу мікроскопії. У третьому розділі наведено інформацію про застосування комп’ютерної обробки для медичних зображень. Також наведено методи обробки зображень, що включають до себе методи машинного навчання. Описано принципи побудови нейронних мереж, приведено відповідні формули. Розглянуто недоліки згорткових нейронних мереж та застосування для обробки медичних зображень. Четвертий розділ складається з опису розробки алгоритму машинного навчання, який складається з двох частин: попередньої обробки зображень та згорткової нейронної мережі для класифікації зображень. П’ятий розділ включає розроблення стартап-проекту на основі спроектованого алгоритму.uk
dc.format.page88 c.uk
dc.identifier.citationЗадоха, Б. Г. Розпізнавання стадій розвитку кардіоміоцитів методами машинного навчання : магістерська дис. : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Задоха Богдан Геннадійович. – Київ, 2020. – 88 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/39288
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкардіоміоцитиuk
dc.subjectконфокальний мікроскопuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectобробка зображеньuk
dc.subjectcardiomyocytesuk
dc.subjectconfocal microscopeuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectimage processinguk
dc.subject.udc612.172.4uk
dc.titleРозпізнавання стадій розвитку кардіоміоцитів методами машинного навчанняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Zadokha_magistr.pdf
Розмір:
2.09 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 (ЕІ)
Магістерські роботи