Визначення виникнення ознак інсульту методами машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКазміренко, Віктор Анатолійович
dc.contributor.authorШевченко, Катерина Вікторівна
dc.date.accessioned2023-07-25T11:05:09Z
dc.date.available2023-07-25T11:05:09Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractУ магістерській роботі було створено програму для визначення виникнення ознак інсульту методами машинного навчання. Програма була виконана в програмному середовищі Python. В першому розділі було розглянуто інсульт. Основними причинами виникнення інсульту є високий кров’яний тиск, хвороби серця, цукровий діабет, похилий вік та інші. Також були досліджені різні види інсультів та їх перебіг. У другому розділі було розглянуто основні ознаки та симптоми виникнення інсульту та можливість діагностики на місці. Також важливим фактором є різні методи лабораторного та інструментального діагностичного дослідження. Було розглянуто різні методи профілактичних засобів та реабілітації. У третьому розділі було проведено огляд методів машинного навчання та різні підходи навчання та особливості навчання. В четвертому розділі була реалізована програма з метою прогнозування виникнення інсульту методами машинного навчання. В процесі роботи було підготовлено дані та реалізовано декілька видів класифікаторів. Кінцевим результатом магістерської роботи є програма, яка методами машинного навчання прогнозує виникнення інсульту у пацієнтів за характерними ознаками.uk
dc.description.abstractotherIn this master's thesis, a program was created to determine the occurrence of signs of stroke by machine learning. The program was run in the Python software environment. The first section considered stroke. The main causes of stroke are high blood pressure, heart disease, diabetes, old age and others. Different types of strokes and their course were also studied. The second section considered the main signs and symptoms of stroke and the possibility of on-site diagnosis. Also an important factor are the different methods of laboratory and instrumental diagnostic research. Various methods of preventive measures and rehabilitation were considered. The third section of the section reviewed machine learning methods and different learning approaches and learning features. In the fourth section, a program was implemented to predict the occurrence of stroke by machine learning methods. In the process of work, data were prepared and several types of classifiers were implemented. The end result of the master's work is a program that uses machine learning methods to predict the occurrence of stroke in patients by characteristic features.uk
dc.format.extent77 с.uk
dc.identifier.citationШевченко, К. В. Визначення виникнення ознак інсульту методами машинного навчання : магістерська дис. : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Шевченко Катерина Вікторівна. – Київ, 2021. – 77 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/58564
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectінсультuk
dc.subjectфактори ризикуuk
dc.subjectішемічний інсультuk
dc.subjectгеморагічний інсультuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectкрововиливuk
dc.titleВизначення виникнення ознак інсульту методами машинного навчанняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ЕІ)
Магістерські роботи