Спосіб та програмне забезпечення для класифікації медичних зображень за допомогою згорткових нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСулема, Євгенія Станіславівна
dc.contributor.authorЦелікін, Вадим Віталійович
dc.date.accessioned2020-01-28T09:42:51Z
dc.date.available2020-01-28T09:42:51Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenThis thesis project is dedicated to the development of software for the automated detection of Alzheimer's in the early stages with high accuracy. This paper presents information about Alzheimer's disease related to the problem under study. An analysis of the recent studies has been conducted and the most important factors have been identified for further work in this area. Based on the information received, deep learning methods were applied and experiments were conducted to study the neural network. For best results, image reduction techniques and different variations of image segmentation were used to improve image classification. The result of the work is a comparative analysis of the results of the conducted experiments with the existing ones of the previous years. After conducting a number of experiments, it was proved that the results of the program using a deep neural network were more accurate than the previous results. The following structures and algorithms are developed in this project: software for automated detection of Alzheimer's disease using convolutional neural networks using a set of structural MRT images of the brain.uk
dc.description.abstractukДаний дипломний проект присвячений розробці програмного забезпечення для автоматизованого виявлення хвороби Альцгеймера на ранніх стадіях з високою точністю. У роботі представлена інформація про хворобу Альцгеймера, що стосується досліджуваної проблеми. Було проведено аналіз досліджень останніх років та виділено найважливіші фактори для подальшої роботи у цьому напрямку. Взявши за основу отриману інформацію були застосовані методи глибокого навчання та проведені експерименти з вивчення нейронної мережі. Для досягнення кращих результатів були використані методи зменшення розмірності зображень та різні варіації сегментації зображень для покращення класифікації зображень. Результатом роботи є порівняльний аналіз результатів проведених експериментів з існуючими минулих років. Після проведення ряду експериментів було доведено, що результати роботи програми з використанням глибокої нейронної мережі виявились більш точними в порівнянні з минулими результатами. У даному дипломному проекті розроблено: програмне забезпечення для автоматизованого виявлення хвороби Альцгеймера за допомогою згорткових нейронних мереж використовуючи набір даних структурних МРТ-ображень мозку.uk
dc.format.page88 с.uk
dc.identifier.citationЦелікін, В. В. Спосіб та програмне забезпечення для класифікації медичних зображень за допомогою згорткових нейронних мереж : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Целікін Вадим Віталійович. – Київ, 2019. – 88 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/31165
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectавтоматизована система виявлення хворобиuk
dc.subjectкласифікація зображеньuk
dc.subjectхвороба Альцгеймераuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectметод опорних векторівuk
dc.subjectнабір даних медичних зображеньuk
dc.subjectautomated disease detection systemuk
dc.subjectimage classificationuk
dc.subjectAlzheimer's diseaseuk
dc.subjectconvolutional neural networksuk
dc.subjectsupport vector machinesuk
dc.subjectdata set of structural MRI – brain imagesuk
dc.subject.udc004.89uk
dc.titleСпосіб та програмне забезпечення для класифікації медичних зображень за допомогою згорткових нейронних мережuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗКС)
Магістерські роботи