Система прогнозування розвитку серцево судинних захворювань на основі методів машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНастенко, Євген Арнольдович
dc.contributor.authorБеспалов, Ярослав Володимирович
dc.date.accessioned2024-02-08T06:23:23Z
dc.date.available2024-02-08T06:23:23Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionДисертація представляє новий підхід шляхом інтеграції передових алгоритмів машинного навчання в прогнозування серцево-судинних захворювань. Вона досліджує унікальні методи попередньої обробки та аналізу даних, специфічні для медичних наборів даних, роблячи внесок у сферу медичної інформатики та кардіології.
dc.description.abstractАктуальність теми. Серцево-судинні захворювання є поширеною і серйозною проблемою охорони здоров'я в усьому світі. Ця дисертація присвячена використанню складних діагностичних методологій, з особливим акцентом на методах машинного навчання, для підвищення точності прогнозування та вдосконалення методів лікування цих захворювань. Мета дослідження. Покращити систему для прогнозування виникнення та розвитку серцево-судинних захворювань з використанням методів машинного навчання. Практичне значення одержаних результатів. Система, розроблена в рамках цього дослідження, обіцяє значно підвищити точність та ефективність діагностики серцево-судинних захворювань. Це досягнення має значний потенціал для практичної реалізації в галузі медичної діагностики, що сприятиме покращенню якості обслуговування пацієнтів
dc.description.abstractotherRelevance of the topic. Cardiovascular disease is a widespread and serious health problem worldwide. This thesis is devoted to the use of sophisticated diagnostic methodologies, with a special emphasis on machine learning methods, to improve the accuracy of prediction and improve the treatment of these diseases. The purpose of the study. Improve the system for predicting the occurrence and development of cardiovascular diseases using machine learning methods. Practical significance of the results. The system developed in this study promises to significantly improve the accuracy and efficiency of cardiovascular disease diagnosis. This achievement has significant potential for practical implementation in the field of medical diagnostics, which will improve the quality of patient care.
dc.format.extent114 с.
dc.identifier.citationБеспалов, Я. В. Система прогнозування розвитку серцево-судинних захворювань на основі методів машинного навчання : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Беспалов Ярослав Володимирович. – Київ, 2024. – 114 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64376
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subject.udc004.8+616.12+519.254.3
dc.titleСистема прогнозування розвитку серцево судинних захворювань на основі методів машинного навчання
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Bespalov_magistr.docx
Розмір:
3.32 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Bespalov_magistr.docx
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

Магістерські роботи (БМК)
Магістерські роботи