Дослідження легеневих аномалій шляхом використання машинного навчання - Карпенко Аліса Юріївна (My University, 2023)
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.