Дослідження легеневих аномалій шляхом використання машинного навчання

Карпенко А. Ю. Дослідження легеневих аномалій шляхом використання машинного навчання : кваліфікаційна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Карпенко Аліса Юріївна. – Київ, 2023. – 48 с.

Мета роботи — аналіз вже існуючих рішень для розпізнавання легеневих аномалій та практична реалізація деякого методу.
Об’єкт дослідження — автоматизоване розпізнавання легеневих аномалій засобами машинного навчання.
У ході виконання роботи було розглянуто технологію КТ-сканування, вигляд знімків та їх особливості, деякі ознаки наявності патологій і алгоритми машинного навчання, які дозволяють автоматизувати процес виявлення аномалій.
Серед розглянутих алгоритмів були алгоритми, які як використовували глибоке навчання, так і ні. Серед алгоритмів глибокого навчання вивчалися згорткові нейронні мережі, які були розроблені для біомедичних цілей. Мережі є успішним засобом розпізнавання об’єктів на біомедичних
зображеннях, що дозволяє їх використовувати для створення продуктів, які можна використовувати в реальних умовах.
Для практичної реалізації було обрано N-Net. Її було реалізовано засобами мови Python.


Ключові слова : рак легенів, КТ, машинне навчання, згорткові нейронні мережі, LUNA16, U-Net, N-Net.