Класифікація пухлин головного мозку на МРТ-зображеннях нейронними мережами глибокого навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorКосьміна, Ліна Кирилівна
dc.date.accessioned2025-09-22T11:30:29Z
dc.date.available2025-09-22T11:30:29Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота: 86 с., 6 табл., 39 рис., 1 додаток, 22 джерел. Дипломна робота присвячена розробці методу автоматизованої класифікації пухлин головного мозку на основі МРТ-зображень із застосуванням згорткових нейронних мереж глибокого навчання. Об’єктом дослідження є процес автоматизованого розпізнавання пухлин головного мозку на МРТ-зображеннях згортковими нейронними мережами. Предметом дослідження є МРТ-зображення головного мозку людини. Метою роботи є побудова архітектури моделі глибокого навчання, здатної ефективно класифікувати типи пухлин на МРТ-знімках, забезпечуючи високу точність та якість результатів. Актуальність теми зумовлена зростаючою потребою в інструментах підтримки медичної діагностики на фоні дефіциту фахівців-радіологів та значної кількості діагностичних помилок, обумовлених людським фактором. У результаті виконання роботи було реалізовано програмний продукт на мові програмування Python, що забезпечує автоматизовану класифікацію МРТ-знімків. Інтерфейс розробленого застосунку орієнтований на кінцевого користувача та є інтуїтивно зрозумілим.
dc.description.abstractotherDiploma thesis: 86 p., 6 tabl., 39 fig., 1 appendix, 22 references. The thesis is devoted to the development of a method for automated classification of brain tumors based on MRI images using convolutional neural networks of deep learning. The object of the study is MRI images of the brain of patients with diagnosed gliomas, meningiomas, pituitary tumors, and without signs of neoplasms. The subject of the study is MRI images of the human brain. The object of the study is the process of automated recognition of brain tumors on MRI images using convolutional neural networks. The relevance of the topic is due to the growing need for tools to support medical diagnostics against the background of a shortage of radiologists and a significant number of diagnostic errors caused by human factors. As a result of the work, a software product was implemented in the Python programming language that provides automated classification of MRI images. The interface of the developed application is focused on the end user and is intuitive.
dc.format.extent86 с.
dc.identifier.citationКосьміна, Л. К. Класифікація пухлин головного мозку на МРТ-зображеннях нейронними мережами глибокого навчання : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Косьміна Ліна Кирилівна. – Київ, 2025. – 86 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76228
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectкласифікація зображень
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectмрт-зображення
dc.subjectпухлини головного мозку
dc.subjectпостановка діагнозу
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectclassification of scans
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectmri-scans
dc.subjectbrain tumors
dc.subjectdiagnosis
dc.subjectmachine learning
dc.titleКласифікація пухлин головного мозку на МРТ-зображеннях нейронними мережами глибокого навчання
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kosmina_bakalavr.pdf
Розмір:
9.73 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

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи