Аналіз мікроскопічних зображень мазків крові методами машинного навчання для виявлення ознак лейкемії

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorІванько, Катерина Олегівна
dc.contributor.authorЄвдощенко, Ірина Миколаївна
dc.date.accessioned2023-07-25T11:13:53Z
dc.date.available2023-07-25T11:13:53Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractОб’єктом розгляду є мікроскопічні зображення мазків крові. Предметом дослідження є аналіз методів дослідження клітин та їх класифікація. Метою роботи є класифікація зображень методами машинного навчання, а саме – за допомогою нейронних мереж. Перший розділ містить загальний огляд хвороби: причини виникнення, розвиток, симптоматику та класифікацію. В другому розділі наведені методи мікроскопії для дослідження клітин. Описано принцип роботи, переваги та недоліки методів та які задачі вирішують. Третій розділ включає в себе методи цифрової обробки зображень. Особливу увагу приділено методам виділення країв та сегментації. Описані методи покращення зображення. Четвертий розділ містить інформацію про методи машинного навчання, зокрема нейронні мережі. Описано принцип побудови нейронних мереж, основні параметри та процес навчання. В п’ятому розділі представлені методи попередньої обробки зображень, а саме зменшення розмірності даних, аугментація зображень класу норми, застосування методу еквалізації гістограми яскравості. Також розроблені алгоритми нейронних мереж для класифікації зображень.uk
dc.description.abstractotherThe object of consideration of the work – microscopic images of blood smears. The subject of research is the analysis of cell research methods and their classification. The purpose of the work is the classification of images by machine learning methods, namely – using neural networks. The first section contains an overview of the disease: reasons, development, symptoms and classification, The second section presents the methods of microscopy for the cells research. The principle of work, advantages and disadvantages of methods and that solve problems. The third section includes methods of digital image processing. Particular attention is paid to the methods of edge selection and segmentation. Methods of image improvement are described. The fourth section contains information on machine learning methods, including neural networks. The principle of construction of neural networks, basic parameters and learning process are described. The fifth section presents the methods of image pre-processing, namely the reduction of data dimension, the augmentation of images of the norm class, the use of the method of equalization of the brightness histogram. Neural network algorithms for image classification have also been developed.uk
dc.format.extent97 с.uk
dc.identifier.citationЄвдощенко, І. М. Аналіз мікроскопічних зображень мазків крові методами машинного навчання для виявлення ознак лейкемії : магістерська дис. : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Євдощенко Ірина Миколаївна. – Київ, 2021. – 97 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/58567
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectлейкозuk
dc.subjectмікроскопічні дослідження зразків кровіuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectобробка та класифікація зображеньuk
dc.titleАналіз мікроскопічних зображень мазків крові методами машинного навчання для виявлення ознак лейкеміїuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ЕІ)
Магістерські роботи