Система автоматизованого аналізу рентгенівських знімків легень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМуравйов, Олександр Володимирович
dc.contributor.authorНаконечна, Анастасія Вікторівна
dc.date.accessioned2023-01-11T11:54:31Z
dc.date.available2023-01-11T11:54:31Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractОсновний текст магістерської дисертації складається з чотирьох розділів та викладено на 96 сторінках. У ході написання матеріалів роботи опрацьовано 48 джерел наукової літератури. Актуальність роботи: захворювання легень є однією з значимих причин смертності у всьому світі. Перед лікарями-рентгенологами кожен день стоїть задача діагностування захворювань легень шляхом аналізу рентгенівських знімків грудної клітини пацієнта. Розвиток алгоритмів машинного навчання надає широкі можливості у галузі автоматизації вирішення біомедичних завдань. Можливе застосування комп'ютерної обробки рентгенівських знімків підвищить точність аналізу зображень, знизить роль людського фактора при прийнятті рішень, дозволить оцінити ефективність застосування терапії, якісно та швидко класифікувати дані зі зображень і в цілому покращити якість життя людей. Мета роботи: автоматизація процесу аналізу рентгенівських зображень легень пацієнтів на наявність пневмонії із застосуванням нейромереж, що підвищить швидкість та точність діагностування за рахунок зменшення похибки, що спричинена людським фактором. Завдання роботи: 1. Проаналізувати сучасний стан діагностування рентгенівських знімків на наявність пневмонії. 2. Провести аналіз існуючих систем і способів розробки програмного забезпечення класифікації зображень. 3. Розробити програмне забезпечення для класифікації рентгенівських знімків. 4. Проаналізувати результати експериментальних досліджень5 Об’єкт дослідження: програмний процес машинного навчання при класифікації зображень. Предмет дослідження: методи автоматизованого розпізнавання пневмонії на рентгенівських знімках.uk
dc.description.abstractenThe main text of master's thesis consists of four sections and is laid out on 96 pages. In the course of materials work writing 48 sources of scientific literature were processed. Actuality of the work: lung diseases are one of the significant causes of mortality worldwide. Every day, radiologists face the task of diagnosing lung diseases by analyzing X-ray images of the patient's chest. The development of machine learning algorithms provides wide opportunities in the field of automation of solving biomedical tasks. The possible application of computer processing of X-ray images will increase the accuracy of image analysis, reduce the role of the human factor in decision-making, allow to evaluate the effectiveness of the use of therapy, qualitatively and quickly classify data from the images and generally improve the quality of people's lives. The purpose of the work: automation of the process of analyzing X-ray images of patients' lungs for the presence of pneumonia using neural networks, which will increase the speed and accuracy of diagnosis by reducing the error caused by the human factor. Task of the dissertation: 1. Analyze the current state of diagnosing X-ray images for the presence of pneumonia. 2. To conduct an analysis of existing systems and methods of image classification software development. 3. Develop software for classification of X-ray images. 4. Analyze the results of experimental studies The object of research: the software process of machine learning in image classification. Subject of research: methods of automated recognition of pneumonia on X-ray images.uk
dc.format.page105 с.uk
dc.identifier.citationНаконечна, А. В. Система автоматизованого аналізу рентгенівських знімків легень : магістерська дис. : 151 Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології / Наконечна Анастасія Вікторівна. – Київ, 2022. – 105 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51798
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectавтоматизаціяuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectглибинні нейронні мережіuk
dc.subjectрентгенuk
dc.subjectрентгенівські знімкиuk
dc.subjectпневмоніяuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectautomationuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectdeep neural networksuk
dc.subjectx-rayuk
dc.subjectx-ray imagesuk
dc.subjectpneumoniauk
dc.subjectclassificationuk
dc.subject.udc681.5uk
dc.titleСистема автоматизованого аналізу рентгенівських знімків легеньuk
dc.title.alternativeAutomated system for analysis of lung X-ray imagesuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (АСНК)
Магістерські роботи