Аналіз та прогнозування виявлення аномалій мозку методами Data Science

dc.contributor.advisorХлевна Юлія Леонідівна
dc.contributor.authorЖовтухін Дмитро
dc.date.accessioned2023-05-12T09:16:35Z
dc.date.available2023-05-12T09:16:35Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractУ роботі досліджуються існуючі підходи до сегментації пухлин на зображеннях, використання підходу глибокого навчання у задачах сегментації зображень, зокрема медичної візуалізації. Розробляється нейронна модель для пошуку аномалій мозку, створюється застосунок для її використання, а також описується концепція впровадження запропонованого методу аби користуватися ним могли зацікавлені сторони. Описується результати роботи моделі та її обмеження. Наукова новизна одержаних результатів у тому, що розроблено концептуальну модель сегментації аномалій мозку, в основі якої методи Data Science. Відмінність пропонованої моделі від існуючих є здатність обробляти зображення на основі FLAIR технології для отримання МРТ знімків із точністю 95% на тестовому наборі даних, за метрикою чутливості.uk_UA
dc.identifier.citationЖовтухін Д. Аналіз та прогнозування виявлення аномалій мозку методами Data Science : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / Дмитро Жовтухін. - Київ, 2022. - 94 с.uk_UA
dc.identifier.urihttps://ir.library.knu.ua/handle/123456789/3436
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.subject122 Комп’ютерні наукиuk_UA
dc.subject12 Інформаційні технологіїuk_UA
dc.titleАналіз та прогнозування виявлення аномалій мозку методами Data Scienceuk_UA
science.typeМагістерські роботиuk_UA
Файли
Контейнер Original
Зараз відображається 1 - 1 з 1
Завантаження...
Ескіз
Назва:
Zhovtukhin_mahistr.pdf
Розмір:
10.06 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
магістерська робота