Розробка системи детекції гістопатологічних зображень для виявлення патологій в тканинах легень
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Кошовий Богдан Федорович
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Кошовий, Б. Ф. (2023). Розробка системи детекції гістопатологічних зображень для виявлення патологій в тканинах легень [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5401
[ДСТУ] Кошовий Б. Ф. Розробка системи детекції гістопатологічних зображень для виявлення патологій в тканинах легень : кваліфікаційна робота бакалавра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2023. 57 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5401 (дата звернення: 25.07.2026).
Мета роботи полягає у розробці системи детекції раку легенів на основі аналізу гістопатологічних зображень з використанням методів машинного навчання і глибокого навчання.
Об’єкт дослідження - гістопатологічні зображення зразків тканини легенів, отриманих під час медичних обстежень з метою діагностики раку легенів.
В ході дослідження було використано ряд інструментів та методів. Зокрема, було застосовано згорткові нейронні мережі (CNN) для аналізу зображень та класифікації ракових та не ракових клітин. Було використано кілька підходів до попередньої обробки та нормалізації зображень, зокрема методи збільшення контрасту та ліквідації зеленого каналу.
Результати дослідження демонструють, що застосування глибокого навчання для аналізу гістопатологічних зображень може значно підвищити ефективність діагностики раку легенів. Новизна роботи полягає в тому, що вперше було досліджено вплив різних методів нормалізації зображень на ефективність класифікації ракових клітин.
Ключові слова: рак легенів, гематоксилін та еозін, комп’ютерний зір, згорткова нейронна мережа, резидуальна архітектура, нормалізація гістопатологічних зображень.
Об’єкт дослідження - гістопатологічні зображення зразків тканини легенів, отриманих під час медичних обстежень з метою діагностики раку легенів.
В ході дослідження було використано ряд інструментів та методів. Зокрема, було застосовано згорткові нейронні мережі (CNN) для аналізу зображень та класифікації ракових та не ракових клітин. Було використано кілька підходів до попередньої обробки та нормалізації зображень, зокрема методи збільшення контрасту та ліквідації зеленого каналу.
Результати дослідження демонструють, що застосування глибокого навчання для аналізу гістопатологічних зображень може значно підвищити ефективність діагностики раку легенів. Новизна роботи полягає в тому, що вперше було досліджено вплив різних методів нормалізації зображень на ефективність класифікації ракових клітин.
Ключові слова: рак легенів, гематоксилін та еозін, комп’ютерний зір, згорткова нейронна мережа, резидуальна архітектура, нормалізація гістопатологічних зображень.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
124 Системний аналіз
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
917.7 KB
Контрольна сума :
(MD5):d2d09b9fe23a2ab93e2979af6f2b017a
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International