Система визначення типу пухлин на основі результатів сегментації медичних зображень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНосовець, Олена Костянтинівна
dc.contributor.authorКарлюк, Анастасія Вікторівна
dc.date.accessioned2019-09-06T15:44:58Z
dc.date.available2019-09-06T15:44:58Z
dc.date.issued2019-06
dc.description.abstractenThis explanatory note contains a total of 87 pages, 41 illustrations, 17 tables, 34 formulas and 45 sources for references. The purpose of research is to develop a system for determining the type of tumor based on the results of the segmentation of medical images. Tasks: 1. Creation of mathematical models for determining the type of tumors by results of segmentation. 2. Comparison of classify's the possibility each models and choice of the method of segmentation with the highest accuracy. 3. Designing a software application based on the received models. 4. Realization of models and integration them into software. Development was carried out by means of the С# programming language in Microsoft Visual Studio 2017 development environment and programing tool for intellectual data analysis GMDH Shell DS. Based on this dissertation, the article was published by Karluk A, Nosovets O. Studying the efficiency of snap medical image segmentation method depend on localization of the tumor // International scientific journal "Internet Science". - 2019 - No8. The project was developed by order of «Alcora-Group» and it is going to be implemented in the workflow in 2019-2020 (implementation act dated May 27, 2019).uk
dc.description.abstractukОбсяг пояснювальної записки становить 87 сторінок, 41 ілюстрацію, 17 таблиць, 34 формул и та 45 джерел за переліком посилань. Метою дослідження є розробка системи визначення типу пухлини на основі результатів сегментації медичних зображень. Завдання: 1. Створення математичних моделей для визначення типу пухлин за результатами сегментації. 2. Порівняння класифікаційної можливості моделей та вибір методу сегментації з найбільшою точністю. 3. Проектування програмного додатку на основі отриманих моделей. 4. Реалізація моделей та інтегрування їх до програмного забезпечення. Розробка була здійснена засобами мови програмування C# в середовищі розробки Microsoft Visual Studio 2017 та за допомогою програмного інструменту для інтелектуального аналізу даних GMDH Shell DS. На основі результатів дипломної роботи було опубліковано статтю Карлюк А. В., Носовець О. К. Дослідження ефективності методу сегментації медичних зображень SNAP в залежності від місця локалізаці ї пухлини // Міжнародний науковий журнал "Інтернаука". — 2019. — No8. Проект розроблено на замовлення компанії «Alcora-Group» та буде впроваджений в робочий процес в 2019-2020 рр. (акт впровадження від 27 травня 2019 р.)uk
dc.format.page93 с.uk
dc.identifier.citationКарлюк, А. В. Система визначення типу пухлин на основі результатів сегментації медичних зображень : дипломна робота ... бакалавра : 6.050101 Комп’ютерні науки / Карлюк Анастасія Вікторівна. – Київ, 2019. – 93 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29091
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectсегментаціяuk
dc.subjectмоделюванняuk
dc.subjectпухлинаuk
dc.subjectаналізuk
dc.subjectsegmentationuk
dc.subjectmodelinguk
dc.subjecttumoruk
dc.subjectanalysisuk
dc.titleСистема визначення типу пухлин на основі результатів сегментації медичних зображеньuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Karliuk_bakalavr.pdf
Розмір:
2.45 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

Бакалаврські роботи (БМК)
Бакалаврські роботи