Засоби аудіометрії на базі нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЗубчук, Віктор Іванович
dc.contributor.authorТолстіхіна, Юлія Андріївна
dc.date.accessioned2021-09-08T13:25:11Z
dc.date.available2021-09-08T13:25:11Z
dc.date.issued2021-06
dc.description.abstractenThe volume of the thesis is 51 pages, the number of illustrations - 19, tables - 16, appendices – 1. Topicality. Subsystem analysis of the type and degree of deafness is useful for early diagnosis of hearing loss in patients. Automated classification can be used as an additional module of the audiometer to interpret the results of audiological examination by audiometry. In addition, if the accuracy of training is highly valued, the subsystem will allow the processing of large amounts of data without the involvement of specialized specialists, including for subsequent statistical surveys. The problem of classifying the types of hearing loss has always been important, because its solution allows to systematize approaches for the classification of existing databases and for the automation of audiology. Goal. Created and trained a set of methods based on neural networks, which determines the type of human deafness, based on the results of audiological research - audiometry. Carrying out a comparative analysis of the effectiveness of methods. To achieve this goal, the following tasks were set: 1. Study of the basics of artificial neural network. 2. Investigate the audiological classification of various forms of deafness 3. Find and create a set of input data 4. Create a trained set of methods based on neural networks 5. Give an estimate of the accuracy of the modeluk
dc.description.abstractukОбсяг дипломної роботи складає 51 сторінок, кількість ілюстрацій – 19, таблиць – 16, додатків – 1. Актуальність. Підсистема аналізу типу та ступеня приглухуватості корисний для ранньої діагностики втрати слуху у пацієнтів. Проблема класифікації типів втрати слуху завжди була важливою, оскільки її вирішення дозволяє систематизувати підходи для проведення досліджень існуючих баз даних так і для автоматизації аудіології. Автоматизована класифікація може бути використана у якості додаткового модуля аудіометра для інтерпретації результатів аудіологічного дослідження методом аудіометрії. Окрім того, за умови високої оцінки точності тренування, підсистема дозволятиме проводити обробку великих об’ємів даних без залучення профільних спеціалістів, в тому числі для проведення наступних статистичних досліджень. Мета. Створений та навчений комплекс методів на базі нейронних мереж, що визначає тип приглухуватості людини, базуючись на результаті аудіологічного дослідження - аудіометрії. Проведення порівняльного аналізу ефективності методів. Для досягнення поставленої мети були поставлені такі завдання: 1. Вивчення основ роботи штучної нейронної мережі. 2. Дослідити аудіологічну класифікацію різних форм приглухуватості 3. Знайти та створити набір вхідних даних 4. Створити навчений комплекс методів на базі нейронних мереж 5. Привести оцінку точності моделіuk
dc.format.page57 с.uk
dc.identifier.citationТолстіхіна, Ю. А. Засоби аудіометрії на базі нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 163 Біомедична інженерія / Толстіхіна Юлія Андріївна. – Київ, 2021. – 57 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/43640
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectаудіограмаuk
dc.subjectаудіометріяuk
dc.subjectштучна нейронна мережаuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectFNNuk
dc.subjectSVMuk
dc.subjectaudiogramuk
dc.subjectaudiometryuk
dc.subjectartificial neural networkuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.titleЗасоби аудіометрії на базі нейронних мережuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Tolstikhina_bakalavr.docx
Розмір:
2.3 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (БМІ)
Бакалаврські роботи