Система ідентифікації малярійних клітин використовуючи нейронні мережі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЗайченко, Олена Юріївна
dc.contributor.authorСрібний, Андрій Євгенович
dc.date.accessioned2019-10-01T09:36:43Z
dc.date.available2019-10-01T09:36:43Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractДипломна 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.uk
dc.description.abstractenThe work consists of 110 pages, 27 images, 16 tables, 2 appendices and 37 sources. The theme: «Identification system of Malaria cells using neural networks». In the twenty-first century, the disease is very common, with malaria on the leading place, since malaria causes about three million deaths annually, one third of them are death of children. Previously, an approach through which malaria could be detected by taking blood samples from patients in the laboratory for research was proposed and implemented. But that method cause a delay at the start of treatment, as it takes a lot of time to research. Due to this, the death rate from malaria is significantly increasing in the world. The automation of the diagnostic process will allow accurately and rapidly detect and diagnose the disease and, therefore, promises to provide reliable medical care in areas with limited resources. The object of the study is a sample of images of infected and uninfected cells. The purpose of this study is to accelerate the process of accurate detection and diagnosis of malaria. Machine learning technologies have been used to automatically diagnose malaria. In the proposed approach, photos of infected blood of patients are considered as the source data, the system analyzes this data and predicts their outcome as positive or negative for malaria. This application will be useful for those areas where there is no laboratory with special equipment or where there is no doctor, but there is a person who is able to manage this application only by adding pictures of patient`s blood analysis, thereby quickly providing qualified assistance.uk
dc.format.page110 с.uk
dc.identifier.citationСрібний, А. Є. Система ідентифікації малярійних клітин використовуючи нейронні мережі : дипломна робота … бакалавра : 6.050101 Комп'ютерні науки / Срібний Андрій Євгенович. – Київ, 2019. – 110 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29543
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectдіагностика маляріїuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectмаляріяuk
dc.subjectглибинне навчанняuk
dc.subjectmalaria diagnosticsuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectmalariauk
dc.subjectdeep learninguk
dc.titleСистема ідентифікації малярійних клітин використовуючи нейронні мережіuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Sribnyi_bakalavr.pdf
Розмір:
2.88 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

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи