Розпізнавання діабетичної ретинопатії за аналізом зображень сітківки ока методами машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorІванько, Катерина Олегівна
dc.contributor.authorДмитришин, Владислав Вікторович
dc.date.accessioned2024-07-04T10:39:29Z
dc.date.available2024-07-04T10:39:29Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractУ роботі розглянуто задачу класифікації зображень методами машинного навчання та перевірка впливу на точність класифікації основних методів обробки біомедичних зображень. Для навчання використовується промаркована лікарями база даних із зображеннями сітківки ока, яка знаходиться у відкритому доступі. Метою даної роботи є розробка моделі згорткової нейронної мережі для діагностики діабетичної ретинопатії. Предметом роботи зображення очного дна людини в нормі та з наявністю ознак діабетичної ретинопатії на різних стадіях хвороби. Перший розділ пояснює природу виникнення та протікання хвороби, акцентується увага на частоті виникнення хвороби серед населення, методах діагностики та факторах, що призводять до прогресу хвороби. У другому розділі розглядається різна апаратура для діагностики сітківки, а також аналізується прогрес в сфері оптики та електроніки для діагностики хвороб сітківки. Третій розділ присвячено методам обробки зображень та їх математичному опису. У четвертому розділі розглянуто засади побудови нейронних мереж та розглянуто їх основні структури П’ятий розділ присвячений практичній реалізації методу для вирішення поставленої задачі, порівнянню результатів з використанням різних методів попередньої попередньої обробки зображень очного дна.
dc.description.abstractotherThe paper examines the problem of image classification using machine learning methods and checks the impact on classification accuracy of basic methods of processing biomedical images. For training, a database marked by doctors with images of the retina, which is publicly available, is used. The purpose of this work is to develop a convolutional neural network model for diagnosing diabetic retinopathy. The subject of the work is the image of the fundus of a person in normal conditions and with the presence of signs of diabetic retinopathy at various stages of the disease. The first chapter explains the nature of the occurrence and course of the disease, focusing on the frequency of occurrence of the disease among the population, methods of diagnosis and factors that lead to the progress of the disease. The second chapter examines various retinal diagnostic equipment and analyzes progress in the field of optics and electronics for the diagnosis of retinal diseases. The third chapter is devoted to image processing methods and their mathematical description. The fourth chapter examines the principles of building neural networks and examines their main structures
dc.format.extent104 с.
dc.identifier.citationДмитришин, В. В. Розпізнавання діабетичної ретинопатії за аналізом зображень сітківки ока методами машинного навчання : магістерська дис. : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Дмитришин Владислав Вікторович. – Київ, 2024. – 104 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/67748
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.titleРозпізнавання діабетичної ретинопатії за аналізом зображень сітківки ока методами машинного навчання
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Dmytryshyn_magistr.pdf
Розмір:
3.63 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 (ЕІ)
Магістерські роботи