Публікація:
Дослідження методів класифікації геморагії на томографічних зображеннях мозку

dc.contributor.authorПанченко, Д. В.
dc.date.accessioned2021-03-12T17:48:22Z
dc.date.available2021-03-12T17:48:22Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractМетою роботи є дослідження, аналіз та реалізація методів класифікації томографічних зображень черепа з метою пошуку крововиливів у мозок. Ці методи надають можливість автоматизувати системи аналізу медичних даних та прискорити діагностування при травмах голови та підозрах на інсульт Методи розробки базуються на інструментах аналізу даних та машинного навчання. Зокрема, використовується мова програмування Python, а також екосистема фреймворку PyTorch та fast.ai. В результаті роботи пропонується метод класифікації томографічних зображень, що досягає найвищої якості розпізнавання для задачі виявлення геморагії.uk_UA
dc.identifier.citationПанченко Д. В. Дослідження методів класифікації геморагії на томографічних зображеннях мозку : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121– Інженерія програмного забезпечення / Д. В. Панченко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2020. – 87 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/14877
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectзгорткова нейронна мережаuk_UA
dc.subjectкласифікація зображеньuk_UA
dc.subjectкомп’ютерна томографіяuk_UA
dc.subjectкомп’ютерний зірuk_UA
dc.subjectpytorchuk_UA
dc.titleДослідження методів класифікації геморагії на томографічних зображеннях мозкуuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 2 з 2
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2020_M_PI_Panchenko_DV.pdf
Розмір:
1.58 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
Dodatok_Panchenko.pdf
Розмір:
6.1 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: