Search academic texts

Information × Registration Number 2120U008350, Article popup.category Бакалаврська робота Title Модуль розпізнавання зображення УЗД (AI translated) popup.author Логінов Олександр СергійовичLohinov Oleksandr Serhiiovych popup.publication 01-01-2020 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/34970 popup.publisher Київ Description Кваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (53с., 22 рис., 4 додатки). Об’єкт розробки – створення програмного продукту – модуль розпізнавання зображення УЗД, функціонал якого розпізнаватиме об’єкти на зображеннях УЗД засобами спеціально навченої нейронної мережі. Модуль дозволяє: розпізнавати зображення УЗД за допомогою навченої моделі, навчання нової моделі за допомогою підготовленої бази даних, підготовка вхідних зображень та даних для навчання нової моделі. В процесі розробки було використано мову програмування Python, а також python-модулі. PyQT5 – для розробки графічного інтерфейсу. Detecto та Pytorch – для роботи з нейронною мережею, LabelImg – для підготовки даних. В ході розробки: − проведено аналіз існуючих методів розпізнавання зображення УЗД; − сформульовані вимоги до модулю розпізнавання зображення УЗД; − розроблено графічний інтерфейс для модулю розпізнавання зображення УЗД; − розроблена архітектура програмного забезпечення і на базі архітектури реалізований програмний код; − створений модуль для розпізнання зобрання УЗД. Qualification work contains explanatory note (53 pages, 22 pictures, 4 addions). The object of development – creation software – module for image recognition. The functionality of the module is object recognition in images of medical ultrasound. Recognition is taken with special trained Neural network. The module provides: to recognize ultrasound images using a trained model, teaching a new model using a prepared database, preparation of input images and data for learning a new model. The Python programming language was used in the development process, as well as python modules. PyQT5 - for developing a graphical interface. Detecto and Pytorch - for working with the neural network, LabelImg - for data preparation. During development: – analyzed the existing methods of ultrasound image recognition; – formulated requirements for the ultrasound image recognition module; – developed a graphical interface for the ultrasound image recognition module; – software architecture was developed and software code was implemented on the basis of architecture – created a module for ultrasound image recognition. popup.nrat_date 2025-11-05 Close