Застосування нейронних мереж при діагностиці дерматологічних захворювань

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШубенкова, Ірина Анатоліївна
dc.contributor.authorСвятненко, Нікіта Вадимович
dc.date.accessioned2024-09-19T08:51:15Z
dc.date.available2024-09-19T08:51:15Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 123 с., 10 табл., 28 рис., 2 дод., 20 джерел. Об’єкт дослідження — методи і моделі машинного навчання для графічної аналітики у сфері дерматологічних захворювань. Мета роботи — проаналізувати існуючі методи і моделі машинного навчання для графічної аналітики в медицині, визначити типи захворювання для розпізнавання, створити нейронну мережу для аналітики графічних зображень в сфері дерматології. Методи дослідження — синтез використовується для об'єднання різних теоретичних концепцій і практичних підходів до діагностики дерматологічних захворювань за допомогою нейронних мереж. Дослідження передбачає де- тальний системний аналіз структури та функціонування системи нейронних мереж, що застосовуються для медичної діагностики. Порівнюються існуючі методи медичної діагностики та їх ефективність з підходами, що застосовують нейронні мережі. Методи навчання нейромереж застосовують алгоритм зворотного поширення, метод опорних векторів, алгоритм спряженого градієнта, пакетну нормалізацію, ранню зупинку. Розроблено нейронну мережу, яка навчається на тренувальних даних і якісно аналізує зображення з тестової вибірки. Упровадження розробленої технологічної схеми та установки уможливлює на наявних потужностях медичних закладів аналізувати різноманітні дерматологічні захворювання на основі графічних зображень уражених областей шкіри пацієнтів і використовувати його для постановки кінцевих діагнозів та подальшого лікування. Це зменшить навантаження на лікарів і обладнання, а також підвищить імовірність постановки правильного діагнозу та подальшого лікування.
dc.description.abstractotherBachelor thesis: 123 p., 10 tables, 28 figures, 2 appendices, 20 references. The object of research is machine learning methods and models for graphical analytics in the field of dermatological diseases. Purpose - to analyse the existing methods and models of machine learning for graphical analytics in medicine, to identify the types of disease for recognition, to create a neural network for analysing graphical images in the field of dermatology. Research methods - synthesis is used to combine various theoretical concepts and practical approaches to the diagnosis of dermatological diseases using neural networks. The study involves a detailed systematic analysis of the structure and functioning of the neural network system used for medical diagnosis. This includes the study of neural network architecture, training types, and optimisation methods. The comparative method is used to compare existing medical diagnostic methods and their effectiveness with approaches that use neural networks. This helps to identify the advantages and disadvantages of different methods. Methods of training neural networks such as back propagation algorithm, support vector method, conjugate gradient algorithm, batch normalisation, early stopping are used. A neural network has been developed that is trained on training data and analyses images from the test sample with high quality. The implementation of the developed technological scheme and installation makes it possible to analyse various dermatological diseases based on graphic images of the affected areas of the patients' skin at the existing facilities of medical institutions and use it to make final diagnoses and further treatment. This will reduce the burden on doctors and equipment, and increase the likelihood of making the correct diagnosis and subsequent treatment.
dc.format.extent123 с.
dc.identifier.citationСвятненко, Н. В. Застосування нейронних мереж при діагностиці дерматологічних захворювань : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Святненко Нікіта Вадимович. – Київ, 2024. – 123 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69046
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectграфічна аналітика в медицині
dc.subjectдерматологія
dc.subjectmachine learning
dc.subjectgraphical analytics
dc.titleЗастосування нейронних мереж при діагностиці дерматологічних захворювань
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи