Шаповал, Наталія ВіталіївнаШевченко, Владислав Вадимович2023-10-162023-10-162023Шевченко, В. В. Моделі виявлення та сегментація пухлин головного мозку на знімках МРТ за допомогою глибинних нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Шевченко Владислав Вадимович. – Київ, 2023. – 97 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/61409Дипломна робота: 97 с., 9 табл., 31 рис., 2 додатки, 16 джерел. ПУХЛИНА МОЗКУ, МРТ, ГЛИБОКЕ НАВЧАННЯ, ЗГОРТКОВІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ, ТРАНСФЕРНЕ НАВЧАННЯ, ЗАЛИШКОВЕ НАВЧАННЯ, ЗАДАЧА КЛАСИФІКАЦІЇ, ЗАДАЧА СЕГМЕНТАЦІЇ. Об’єкт дослідження – знімки магнітно-резонансної томографії головного мозку людини. Предмет дослідження – методи обробки зображень, мережі для класифікації знімків та сегментації пухлин головного мозку. Мета роботи – розробка програмного продукту для класифікації знімків головного мозку та у разі виявлення новоутворень їх сегментація з використанням методів глибокого навчання. Результати – для задачі виявлення пухлини навчено моделі ResNet-50, VGG-16, DenseNet та запропоновану модель. Для задачі сегментації – ResUnet, ResUnet++ та Attention U-Net. Моделі з найкращими результатами метрик якості використано при реалізації програмного продукту на мові програмування Python, який дозволяє класифікувати зображення магнітно-резонансної томографії головного мозку та виділяти пухлину на знімках, якщо вона існує.97 с.ukпухлина мозкумртглибоке навчаннязгорткові нейронні мережітрансферне навчаннязалишкове навчаннязадача класифікаціїзадача сегментаціїbrain tumordeep learningconvolutional neural networkstransfer learningresidual learningclassification tasksegmentation taskBachelor Thesis