Інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень в завданнях медичної діагностики

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЧумаченко, Олена Іллівна
dc.contributor.authorВойтюк, Орест Олександрович
dc.date.accessioned2019-02-19T11:54:38Z
dc.date.available2019-02-19T11:54:38Z
dc.date.issued2018-12
dc.description.abstractenThe problem is considered in the field of medical diagnostics and diagnosis, especially when the diagnosis relates to the tumor process. The advantages and disadvantages of existing solutions are shown. A decision support system has been developed for the doctors. This system can be used in diagnostic institutions, hospitals, universities. This system provides the ability to diagnose using production models, decision trees and semantic networks. The main distinguishing feature is the ability to diagnose the tumor process by processing graphical results of diagnosis using neural networks. This system allows reducing the number of studies conducted to diagnose and increase its accuracy. It provides an opportunity for diagnostics to detect the tumor process. A key advantage is that the diagnosis of the installation by the under-experienced doctors will be more accurate and faster established. All this allows you to reduce the burden on diagnostic facilities, due to the increased speed of diagnosis, and to reduce the price for patients. Explanatory note size – 113 pages, contains 35 illustrations, 22 tables, 6 applications.uk
dc.description.abstractukУ роботі розглянуто проблему в області медичної діагностики та постановки діагнозу, особливо коли діагноз відноситься до пухлинного процесу, показано основні особливості існуючих рішень, їх переваги та недоліки. Розроблено систему підтримки прийняття рішення лікарем. Дана система може бути використана у діагностичних закладах, лікарнях, університетах. Дана система надає можливості постановки діагнозу за допомогою продукційних моделей, дерев рішень та семантичних мереж. Головною відмінною рисою є можливість діагностування пухлинного процесу завдяки обробці графічних результатів діагностики за допомогою штучних нейронних мереж. Дана система дозволяє зменшити кількість проведених досліджень для постановки діагнозу та збільшити його точність. Вона забезпечує можливість проведення діагностики для виявлення пухлинного процесу. Ключовою перевагою, є те що діагнози встановленні недостатньо досвідченими лікарями будуть точнішими і швидше встановленими. Все це дозволяє зменшити навантаження на діагностичні заклади, через збільшення швидкості встановлення діагнозів, та зменшити витрати пацієнтів. Розмір пояснювальної записки – 113 аркушів, містить 35 ілюстрацій, 22 таблиці, 6 додатків.uk
dc.format.page123 c.uk
dc.identifier.citationВойтюк, О. О. Інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень в завданнях медичної діагностики : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Войтюк Орест Олександрович. – Київ, 2018. – 123 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/26414
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectСППРЛuk
dc.subjectPythonuk
dc.subjectTensorFlowuk
dc.subjectKerasuk
dc.subjectJSuk
dc.subjectjsTreeuk
dc.subjectjQueryuk
dc.subjectШНМuk
dc.subjectDMSSFDuk
dc.subjectNeural networksuk
dc.subject.udc004.042uk
dc.titleІнтелектуальні системи підтримки прийняття рішень в завданнях медичної діагностикиuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (КТК)
Магістерські роботи