Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2121U007295, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Інформаційна система з підтримки процесу розпізнавання пневмонії за рентгенівськими знімками Автор Алпаєва Юлія СергіївнаAlpaieva Yuliya Serhiivna Дата публікації 01-06-2021 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/46856 Видання Київ Опис Пояснювальна записка дипломного проєкту складається з п’яти розділів, містить 28 рисунків, 14 таблиць, 1 додаток, 12 джерел. Дипломний проєкт присвячений розробці системи класифікації пневмонії на рентгенівських знімках. У роботі були розглянуті методи класифікації зображень за допомогою машинного навчання, а саме нейронні мережі Цілями розробки є полегшення процесу розпізнавання пневмонії, збільшення точності аналізу при аналізі хворих, надання можливості попереднього аналізування даних без участі лікаря. Розділ «Загальні положення» був присвячений опису предметного середовища, опису функціональної моделі, огляду аналгів. У розділі «Інформаційне забезпечення» були визначені вхідні та вихідні дані системи. Були описані вхідні дані для навчання системи. Розділ «Математичне забезпечення» присвячений опису методів навчання системи, обґрунтування вибору методів, аналіз їх переваг для розв’язку обраної задачі. Також описані результати, що були отримані в ході навчання системи. Розділ «Програмне забезпечення» описує засоби розробки системи. Надані вимоги до програмного забезпечення у вигляді технічного завдання. Описана архітектура програмного забезпечення. У технологічному розділі була сформована інструкція користувача і описані тестові сценарії і результати їх проходження системою. Diploma work consists of five sections, 28 drawings, 14 tables, 1 application, 12 sources. Diploma project was dedicated to develop system of detecting pneumonia on X-ray. The methods of image classification using machine learning, as neural networks, were considered in the work for detecting pneumonia task. The objectives of the development are to facilitate the process of recognizing pneumonia, increase the accuracy of analysis, providing the possibility of preliminary analysis X-rays without the participation of a physician. The section "General Provisions" was devoted to the description of the subject environment and the functional model, also to analyze analogues. In the section of information support the input and output data of the system were determined. Input data for system training were described. The section of mathematical support is devoted to describe methods of training of system, the substantiation of a chosen methods, the analysis of their advantages for the decision of the chosen problem. Also, the results obtained during the training of the system were described. The Software section describes development tools, that were used for development. The requirements to the software were given. The software architecture was described. In the technological section the user's instruction was provided and test scenarios and results of their passing were described. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити