Шликов, Владислав ВалентиновичШапошник, Ольга Геннадіївна2021-01-132021-01-132020-12Шапошник, О. Г. Комплекс на основі машинного навчання для визначення динаміки температурних градієнтів поверхні серця і коронарних судин : магістерська дис. : 163 Біомедична інженерія / Шапошник Ольга Геннадіївна. – Київ, 2020. – 104 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/38655Тема магістерської дисертації: «Комплекс на основі машинного навчання для визначення динаміки температурних градієнтів поверхні серця і коронарних судин». Обсяг роботи становить 104 сторінок, міститься 33 ілюстрацій, 11 формул, 15 таблиць. Загалом опрацьовано 52 джерела. Мета: Система на основі машинного навчання для автоматизацій аналізу термограм в динаміці, яка дає можливість оцінити успішність проведення операції на відкритому серці. Задачі: 1. Порівняти декілька методів класифікації термознімків та обрати оптимальний для виявлення градієнта температури, який вищий за 3 градуси. 2. Розробити спосіб класифікації термознімків серця для виявлення певних патологій, коли градієнт температури більше за 3 градуси Цельсія, використовуючи сучасні методи машинного навчання. 3. Розробити систему динамічного аналізу на основі нейронної мережі та визначити показники результативності проведення операції на відкритому серці. 4. Спроектувати та розробити інтерфейс цієї системи, який забезпечить зручне та інтуїтивно зрозуміле користування. 5. Проаналізувати методи покращення алгоритму класифікації нейронної мережі. Основні результати: було здійснено аналіз сучасних методів машинного навчання та на їх основі побудовано класифікатор для визначення градієнтів температури серця з точність 65% та на цій основі розроблено програмний додаток для динамічного аналізу термограм з можливістю надати кількісну характеристику успішності операції з ішемічними ушкодженнями серця.ukнейронна мережатермографіямашинне навчанняаналіз зображеньPythonneural networkthermographymachine learningimage analysisMaster Thesis104 с.616.1-616.7