Search academic texts

Information × Registration Number 2124U002420, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Святненко Нікіта Вадимович popup.publication 01-01-2024 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69046 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 123 с., 10 табл., 28 рис., 2 дод., 20 джерел. Об’єкт дослідження — методи і моделі машинного навчання для графічної аналітики у сфері дерматологічних захворювань. Мета роботи — проаналізувати існуючі методи і моделі машинного навчання для графічної аналітики в медицині, визначити типи захворювання для розпізнавання, створити нейронну мережу для аналітики графічних зображень в сфері дерматології. Методи дослідження — синтез використовується для об'єднання різних теоретичних концепцій і практичних підходів до діагностики дерматологічних захворювань за допомогою нейронних мереж. Дослідження передбачає де- тальний системний аналіз структури та функціонування системи нейронних мереж, що застосовуються для медичної діагностики. Порівнюються існуючі методи медичної діагностики та їх ефективність з підходами, що застосовують нейронні мережі. Методи навчання нейромереж застосовують алгоритм зворотного поширення, метод опорних векторів, алгоритм спряженого градієнта, пакетну нормалізацію, ранню зупинку. Розроблено нейронну мережу, яка навчається на тренувальних даних і якісно аналізує зображення з тестової вибірки. Упровадження розробленої технологічної схеми та установки уможливлює на наявних потужностях медичних закладів аналізувати різноманітні дерматологічні захворювання на основі графічних зображень уражених областей шкіри пацієнтів і використовувати його для постановки кінцевих діагнозів та подальшого лікування. Це зменшить навантаження на лікарів і обладнання, а також підвищить імовірність постановки правильного діагнозу та подальшого лікування. popup.nrat_date 2025-01-29 Close