Система ідентифікації малярійних клітин використовуючи нейронні мережі
Вантажиться...
Дата
2019
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 110 с., 27 рис., 16 табл., 2 додатки, 37 джерел.
В ХХІ сторіччі захворювання дуже поширені, але серед усіх малярія
займає провідне місце, оскільки щорічно малярія є причиною близько трьох мільйонів смертей, третина з них - діти. Раніше було запропоновано та впроваджено підхід, завдяки якому малярію можна виявити шляхом взяття аналізу крові пацієнтів у лабораторії для дослідження, але цей метод викликає затримку на початку лікування, тому що витрачається багато часу на дослідження. За рахунок чого, коефіцієнт смертності значно зростає на захворювання малярією в світі.
Автоматизація процесу діагностики дозволить точно та швидко виявити та діагностувати захворювання і, отже, обіцяє забезпечити надійну медичну допомогу в районах з обмеженими ресурсами.
Об’єкт дослідження – вибірка зображень інфікованих та неінфікованих
клітин.
Мета даного дослідження полягає в прискоренні процесу точного виявлення та діагностування малярії. Технології машинного навчання були використані для автоматичної діагностики малярії.
У запропонованому підході фотографії зараженої крові пацієнтів розглядаються як вихідні дані, система аналізує ці дані і прогнозує їх результат як позитивний або негативний для малярії.
Цей додаток буде корисний для тих районів, де немає лабораторії зі спеціальним обладнанням або там, де немає лікаря, але існує особа, яка здатна керувати цим додатком лише додаючи у нього фотографії аналізу крові пацієнта, тим самим швидко надати кваліфіковану допомогу.
Опис
Ключові слова
діагностика малярії, нейронні мережі, малярія, глибинне навчання, malaria diagnostics, neural networks, malaria, deep learning
Бібліографічний опис
Срібний, А. Є. Система ідентифікації малярійних клітин використовуючи нейронні мережі : дипломна робота … бакалавра : 6.050101 Комп'ютерні науки / Срібний Андрій Євгенович. – Київ, 2019. – 110 с.