Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2123U004405, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Використання штучних нейронних мереж для прогнозування ознак епілептичних нападів на основі електроенцефалограм Автор Кучин Дмитро Сергійович Дата публікації 01-01-2023 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/58453 Видання Київ Опис Дипломна робота сфокусована на вивчення електричних сигналів мозку та роботу з ними за допомогою автоматизованої нейромережі або системи нейромереж. Полягає у створенні нейромережі для класифікації ділянки електроенцефалограми та виявлення на ній ознак патології, пов'язаною з хворобою епілепсія. Дана нейромережа є навченою на клінічних даних та дає можливість використовувати її у подальших дослідженнях хвороби. Розробка нейромережі та підготовка даних була виконана у програмному середовищі Python з використанням відповідних бібліотек та функцій, які дозволяють оцінити можливості, протестувати можливі помилки, натренувати нейромережу та перевірити якість її роботи. У першому пункті йтиметься про електро фізіологію мозку та про електроенцефалографію як складову частину цього. Буде розглянуто структуру мозку та природу виникнення зарядів у ньому, а також способи реєстрації та обробки цих даних. Також, описано хворобу епілепсії, її природу та протікання. Другий розділ буде присвячено штучним нейронним мережам. Протягом розділу звернемо увагу на архітектуру, види та типи нейромереж. Розглянемо їх структурні частини та дізнаємось про їх практичне використання. Буде приділена увага до математичних рівнянь та функцій які керують нейромережею, та їхній вплив на навчання системи. В третьому розділі буде розказано про практичне застосування нейронної мережі. А саме, її тренування, валідація та тест на реальних клінічних даних. Також буде розібрано поетапно задачу класифікації та зведення вхідних даних до того вигляду, який є необхідним для розпізнавання нейромережею. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити