Модуль розпізнавання зображення УЗД

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТерейковський, Ігор Анатолійович
dc.contributor.authorЛогінов, Олександр Сергійович
dc.date.accessioned2020-07-12T15:27:06Z
dc.date.available2020-07-12T15:27:06Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenQualification work contains explanatory note (53 pages, 22 pictures, 4 addions). The object of development – creation software – module for image recognition. The functionality of the module is object recognition in images of medical ultrasound. Recognition is taken with special trained Neural network. The module provides: to recognize ultrasound images using a trained model, teaching a new model using a prepared database, preparation of input images and data for learning a new model. The Python programming language was used in the development process, as well as python modules. PyQT5 - for developing a graphical interface. Detecto and Pytorch - for working with the neural network, LabelImg - for data preparation. During development: – analyzed the existing methods of ultrasound image recognition; – formulated requirements for the ultrasound image recognition module; – developed a graphical interface for the ultrasound image recognition module; – software architecture was developed and software code was implemented on the basis of architecture – created a module for ultrasound image recognition.uk
dc.description.abstractukКваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (53с., 22 рис., 4 додатки). Об’єкт розробки – створення програмного продукту – модуль розпізнавання зображення УЗД, функціонал якого розпізнаватиме об’єкти на зображеннях УЗД засобами спеціально навченої нейронної мережі. Модуль дозволяє: розпізнавати зображення УЗД за допомогою навченої моделі, навчання нової моделі за допомогою підготовленої бази даних, підготовка вхідних зображень та даних для навчання нової моделі. В процесі розробки було використано мову програмування Python, а також python-модулі. PyQT5 – для розробки графічного інтерфейсу. Detecto та Pytorch – для роботи з нейронною мережею, LabelImg – для підготовки даних. В ході розробки: − проведено аналіз існуючих методів розпізнавання зображення УЗД; − сформульовані вимоги до модулю розпізнавання зображення УЗД; − розроблено графічний інтерфейс для модулю розпізнавання зображення УЗД; − розроблена архітектура програмного забезпечення і на базі архітектури реалізований програмний код; − створений модуль для розпізнання зобрання УЗД.uk
dc.format.page66 с.uk
dc.identifier.citationЛогінов, О. С. Модуль розпізнавання зображення УЗД : дипломний проєкт ... бакалавра : 123 Комп'ютерна інженерія / Логінов Олександр Сергійович. – Київ, 2020. – 66 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/34970
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмедичні зображенняuk
dc.subjectзгорткова нейронна мережаuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectPythonuk
dc.subjectPyQT5uk
dc.subjectPyTorchuk
dc.subjectрозпізнавання зображеньuk
dc.subjectultrasounduk
dc.subjectmedical imagesuk
dc.subjectconvolutional neural networkuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectimage recognitionuk
dc.titleМодуль розпізнавання зображення УЗДuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (СПСКС)
Бакалаврські роботи