Об'ємна сегментація медичних зображень на основі самонавчання з використанням квантових обчислень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСинєглазов, Віктор Михайлович
dc.contributor.authorПавлов, Роман Вадимович
dc.date.accessioned2025-02-20T14:07:58Z
dc.date.available2025-02-20T14:07:58Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 117 с., 12 рис., 13 табл., 19 посилань, додаток. Об’єкт дослідження – процеси об’ємної сегментації медичних зображень. Предмет дослідження – методи самонавчання та квантових обчислень для об’ємної сегментації медичних зображень. Мета роботи – розробка методу об’ємної сегментації медичних зображень, що використовує самонавчання та квантові алгоритми, з метою підвищення точності й ефективності обробки тривимірних даних. У роботі розглянуто, описано та використано різні методи та архітектури об’ємної сегментації медичних зображень із застосуванням квантових обчислень. У результаті побудовано модель об’ємної сегментації з інтеграцією самонавчання та квантових алгоритмів, що вирішує поставлену в роботі задачу.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 117 p., 12 fig., 13 tables, 19 references, appendix. The object of the study is the processes of volumetric segmentation of medical images. The subject of the study is methods of self-learning and quantum computing for volumetric segmentation of medical images. The purpose of the work is to develop a method of volumetric segmentation of medical images that uses self-learning and quantum algorithms in order to increase the accuracy and efficiency of three-dimensional data processing. The work considers, describes and uses various methods and architectures of volumetric segmentation of medical images using quantum computing. As a result, a volumetric segmentation model was built with the integration of self-learning and quantum algorithms, which solves the problem set in the work.
dc.format.extent117 с.
dc.identifier.citationПавлов, Р. В. Об'ємна сегментація медичних зображень на основі самонавчання з використанням квантових обчислень : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Павлов Роман Вадимович. - Київ, 2024. - 117 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72668
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectквантові обчислення
dc.subjectсамонавчання
dc.subjectоб’ємна сегментація
dc.subjectмедичні зображення
dc.subjectконтрастивне навчання
dc.subjectквантові нейронні мережі
dc.subjectquantum computing
dc.subjectself-learning
dc.subjectvolume segmentation
dc.subjectmedical images
dc.subjectcontrast learning
dc.subjectquantum neural networks
dc.subject.udc004.27::004.93’14:616.073(043.3)
dc.titleОб'ємна сегментація медичних зображень на основі самонавчання з використанням квантових обчислень
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Pavlov_magistr.pdf
Розмір:
2.02 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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 (ШІ)
Магістерські роботи