Автоматизація процесу розпізнавання захворювань онкології на ультразвукових зображеннях

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГалаган, Роман Михайлович
dc.contributor.authorТроцюк, Катерина Миколаївна
dc.date.accessioned2023-01-11T12:43:33Z
dc.date.available2023-01-11T12:43:33Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenThe Master's thesis consists of 4 chapters, 97 pages, contains 39 illustrations, 33 tables, 46 sources were processed. Purpose of the work: automation of the process of recognition of cancer, which will increase the accuracy and reliability of diagnostic systems. The object of research is tumor diseases. The subject of research is neural network algorithms for detection and classification of diseases based on ultrasound images. Tasks of the master's work: 1. To analyze existing diseases and methods of their detection. Analyze treatment algorithms in order to identify the right moment for diagnosis. To scrutinize all existing systems and find ways to improve them. 2. To explore existing methods of automated diagnostics. 3. To justify the use of neural networks for improving the quality of diagnosis 4. To develop algorithmic and software of the proposed automated diagnostic system. 5. To analyze the accuracy of disease detection in comparison with other methods. 6. To investigate the effectiveness of the method.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація складається з 4 розділів, 97 сторінок, містить 39 ілюстрацій, 33 таблиць, було опрацьовано 46 джерел. Мета роботи: автоматизація процесу розпізнавання онкологічних захворювань, що забезпечуватиме підвищення точності та достовірності роботи систем діагностики. Об’єктом дослідження є пухлинні захворювання. Предметом дослідження є алгоритми нейронних мереж для виявлення та класифікації захворювань на основі ультразвукових зображень. Завдання магістерської роботи: 1. Проаналізувати існуючі хвороби та методи їх виявлення, проаналізувати алгоритми лікування з метою виявлення влучного моменту для діагностики, розібратися в існуючих системах та винайти шляхи поліпшення. 2. Ознайомитися з існуючими методами автоматизованої діагностики. 3. Обґрунтувати використання нейронних мереж для покращення якості діагностики 4. Розробити алгоритмічне та програмне забезпечення запропонованої автоматизованої системи діагностики. 5. Проаналізувати точність виявлення захворювання в порівнянні з іншими методами. 6. Експериментально дослідити ефективність методу.uk
dc.format.page102 с.uk
dc.identifier.citationТроцюк, К. М. Автоматизація процесу розпізнавання захворювань онкології на ультразвукових зображеннях: магістерська дис. : 151 Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології / Троцюк Катерина Миколаївна. – Київ, 2022. – 102 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51803
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectавтоматизаціяuk
dc.subjectультразвукuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectрозпізнавання об'єктівuk
dc.subjectautomationuk
dc.subjectultrasounduk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectobject recognitionuk
dc.subject.udc681.5uk
dc.titleАвтоматизація процесу розпізнавання захворювань онкології на ультразвукових зображенняхuk
dc.title.alternativeAutomation of the oncological diseases recognition process on ultrasound imagesuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (АСНК)
Магістерські роботи