Настенко, Євген АрнольдовичНерус, Владислав Миколайович2023-04-042023-04-042022-12Нерус, В. М. Нейронна мережа для виявлення відхилень грудної клітини на рентгенівських знімках : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Нерус Владислав Миколайович. – Київ, 2022. – 107 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/54256Магістерська дисертація за темою «Система діагностики тромбоемболії легеневої артерії за даними комп‘ютерної томографії органів грудної клітини» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Нерусом Владиславом Миколаєвичом зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині», та складається зі: вступу; 4 розділів (літературний огляд, теоретична частина, практична частина, аналіз стартап-проекту), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 68 джерел. Загальний обсяг роботи 105 сторінок. Актуальність теми. Респіраторні захворювання, такі як пневмонія, є поширеним станом легеневої інфекції, а хвороба COVID-19 стала небезпечною для життя хворобою, яка з’явилася наприкінці 2019 року та вразила весь світ. Пневмонія — це смертельна інфекція нижніх дихальних шляхів, яка відноситься до категорії гострих захворювань і, як повідомляється, є основною причиною смерті в усьому світі. У 2017 році на нього припадало 15% дитячих смертей, які трапилися протягом року [34] . Крім того, літні люди мають високий ризик захворіти на пневмонію, що призводить до критичних станів. Однак, якщо діагностувати та лікувати на ранній стадії, пов’язаний ризик можна мінімізувати [34]. Тому, система для автоматичного діагностування хвороб грудної клітини може бути використана як рекомендувальний інсрумент рентгенолога задля зменшення помилок та людських помилок. Мета і завдання дослідження. Метою роботи є розробка та навчання нейронної мережі для класифікації хвороб грудної клітини за рентгеном. Її досягнення передбачає вирішення наступних завдань: 1. Огляд літератури із обраної тематики. 2. Аналіз існуючих нейронних мереж. 3. Аугментація даних. 4. Нормалізація вибірки даних. 5. Розробка архітектури нейронної мережі. 6. Реалізація чи імпорт нейронної мережі та її тренування. Об’єкт дослідження. Рентгенівський знімок грудної клітини. Предмет дослідження. Згорткові нейронні мережі в задачах мульти-класифікації рентгенівських зображень, аугментація зображень. Методи дослідження. Методи розширення даних, методи боротьби з дисбалансом класів, операції згортки, пулінгу, згорткові нейронні мережі, оптимізація нейронних мереж.107 c.ukнейронна мережаCNNрентгенКТ зображеннякомп’ютерний зіраугментаціяMaster Thesis004.891.3 + 616.1