Смарт система для виявлення туберкулом на КТ зображеннях

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДобровська, Людмила Миколаївна
dc.contributor.authorТерещенко, Володимир Олегович
dc.date.accessioned2022-01-12T12:37:22Z
dc.date.available2022-01-12T12:37:22Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenThe master's dissertation investigates the classification of CT images of the lungs using neural networks on the example of tuberculosis detection, followed by image segmentation. This topic is relevant because the incidence of tuberculosis is quite high, and one of the main causes of problems in treatment is not timely diagnosis of the disease. Increasing the availability of means of rapid examination and diagnosis of the disease will reduce the burden on doctors and reduce the incidence. The aim of the work is to create a software application based on neural networks of classification and segmentation for automated detection of images containing areas suspected of tuberculosis (presence of tuberculosis). A system based on the U-Net neural network has been created. You can improve the product by increasing the size of the training sample. The software application is most effective during mass screening programs to detect pulmonary tuberculosis. The scientific novelty is the creation of a software application that, based on 2D analysis, identifies areas with a possible location of the tubercle. The research results are presented in the following publications:uk
dc.description.abstractukУ магістерській дисертації досліджується класифікація КТ знімків легень за допомогою нейронних мереж на прикладі виявлення туберкулом, з подальшою сегментацією зображення. Дана тема є актуальною, оскільки рівень захворюваності на туберкульоз є досить високим, а однією з головних причин проблем в лікуванні є не своєчасне діагностування захворювання. Збільшення доступності засобів швидкої перевірки і діагностування захворювання дозволить зменшити навантаження на лікарів та зменшити рівень захворюваності. Метою роботи є програмний застосунок на основі штучних нейронних мереж сегментації та класифікації, що виявляє знімки із підозрілими на туберкульоз зонами (наявністю туберкулом). Поставлена мета вимагає розв’язання наступних задач: огляд існуючих аналогів програмного застосунку; аналіз архітектур згорткових нейронних мереж; дослідження та обробка клінічних даних; проектування системи для класифікації хвороб на рак легенів; реалізація програмного застосунку системи; тестування системи. Об’єкт дослідження: архітектури згорткових нейронних мереж. Методи дослідження. Було опрацьовано теоретичні джерела за обраною науковою тематикою. Проведено порівняння існуючих рішень для автоматичного розв’язання поставленої задачі. Проведено порівняння оцінки точності класифікації згорткових нейронних мереж на обраних клінічних даних. Реалізовано програмний застосунок для виконання автоматичної класифікації та сегментації КТ знімків легень людини. Наукова новизна полягає в створенні програмного застосунку, який на основі аналізу знімків флюорографами виділяє ділянки з можливим розташуванням туберкулом.uk
dc.format.page85 c.uk
dc.identifier.citationТерещенко, В. О. Смарт система для виявлення туберкулом на КТ зображеннях : магістерська дис. : 163 Біомедична інженерія / Терещенко Володимир Олегович. – Київ, 2021. – 85 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45855
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectтуберкуломаuk
dc.subjectсегментація зображеньuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjecttuberkulomauk
dc.subjectimage segmentationuk
dc.subject.udc004.891.3uk
dc.titleСмарт система для виявлення туберкулом на КТ зображенняхuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Tereshchenko_magistr.doc
Розмір:
6.79 MB
Формат:
Microsoft Word
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

Магістерські роботи (БМІ)
Магістерські роботи