Використання штучних нейронних мереж для прогнозування ознак епілептичних нападів на основі електроенцефалограм

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПопов, Антон Олександрович
dc.contributor.authorКучин, Дмитро Сергійович
dc.date.accessioned2023-07-21T13:25:43Z
dc.date.available2023-07-21T13:25:43Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота сфокусована на вивчення електричних сигналів мозку та роботу з ними за допомогою автоматизованої нейромережі або системи нейромереж. Полягає у створенні нейромережі для класифікації ділянки електроенцефалограми та виявлення на ній ознак патології, пов'язаною з хворобою епілепсія. Дана нейромережа є навченою на клінічних даних та дає можливість використовувати її у подальших дослідженнях хвороби. Розробка нейромережі та підготовка даних була виконана у програмному середовищі Python з використанням відповідних бібліотек та функцій, які дозволяють оцінити можливості, протестувати можливі помилки, натренувати нейромережу та перевірити якість її роботи. У першому пункті йтиметься про електро фізіологію мозку та про електроенцефалографію як складову частину цього. Буде розглянуто структуру мозку та природу виникнення зарядів у ньому, а також способи реєстрації та обробки цих даних. Також, описано хворобу епілепсії, її природу та протікання. Другий розділ буде присвячено штучним нейронним мережам. Протягом розділу звернемо увагу на архітектуру, види та типи нейромереж. Розглянемо їх структурні частини та дізнаємось про їх практичне використання. Буде приділена увага до математичних рівнянь та функцій які керують нейромережею, та їхній вплив на навчання системи. В третьому розділі буде розказано про практичне застосування нейронної мережі. А саме, її тренування, валідація та тест на реальних клінічних даних. Також буде розібрано поетапно задачу класифікації та зведення вхідних даних до того вигляду, який є необхідним для розпізнавання нейромережею.uk
dc.description.abstractotherThe thesis focuses on studying brain electrical signals and working with them using an automated neural network or neural network system. It involves creating a neural network for the classification of segments of electroencephalogram and detecting pathology-related features associated with epilepsy. This neural network is trained on clinical data and enables its use in further disease research. The development of the neural network and data preparation was performed in the Python programming environment using relevant libraries and functions that allow assessing capabilities, testing possible errors, training the neural network, and evaluating its performance. The first section will cover the electrophysiology of the brain and electroencephalography as its integral component. The structure of the brain and the nature of charges occurring in it will be discussed, as well as methods of data recording and processing. Additionally, epilepsy, its nature, and progression will be described. The second section will be dedicated to artificial neural networks. Throughout the section, attention will be paid to the architecture, types, and variants of neural networks. Their structural components will be examined, and their practical applications will be explored. Focus will be given to the mathematical equations and functions that govern the neural network and their influence on the learning process. The third section will discuss the practical application of the neural network, specifically its training, validation, and testing on real clinical data. The step-by-step process of classification tasks and preprocessing of input data to the required format for neural network recognition will be analyzed.uk
dc.format.extent64 с.uk
dc.identifier.citationКучин, Д. С. Використання штучних нейронних мереж для прогнозування ознак епілептичних нападів на основі електроенцефалограм : дипломна робота … бакалавра : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Кучин Дмитро Сергійович. – Київ, 2023. – 64 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/58453
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectепілепсіяuk
dc.subjectнейрофізіологіяuk
dc.subjectнейронuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.titleВикористання штучних нейронних мереж для прогнозування ознак епілептичних нападів на основі електроенцефалограмuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kuchyn_bakalavr.pdf
Розмір:
4.48 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

Бакалаврські роботи (ЕІ)
Бакалаврські роботи