Дослідження штучних нейронних мереж для розпізнавання образів в медичних системах

Коваль, Ф. Ф.

Публікація:
Дослідження штучних нейронних мереж для розпізнавання образів в медичних системах

dc.contributor.author	Коваль, Ф. Ф.
dc.date.accessioned	2025-03-03T17:35:47Z
dc.date.available	2025-03-03T17:35:47Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	У роботі проведено огляд сучасних архітектур нейронних мереж, таких як згорткові нейронні мережі (CNN), ResNet та Vision Transformers, для їхньої ефективності в задачах класифікації медичних зображень. Вивчено вплив параметрів, як-то кількість шарів та розмір ядра згортки, на точність розпізнавання патологій. Проведено аналіз методів підготовки даних та вибрані найбільш підходящі набори медичних зображень (рентгенівські знімки, МРТ) для тестування нейронних мереж. Розроблено тестову платформу для порівняння продуктивності обраних архітектур нейронних мереж на наборах даних з різними розмірами зображень. Проаналізовано результати тестування моделей на основі метрик точності, чутливості та специфічності, що дозволило виділити оптимальні архітектури для використання в медичних системах.
dc.identifier.citation	Коваль Ф. Ф. Дослідження штучних нейронних мереж для розпізнавання образів в медичних системах : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Ф. Ф. Коваль ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 65 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/29963
dc.language.iso	uk
dc.subject	діагностика
dc.subject	класифікація зображень
dc.subject	медична система
dc.subject	розпізнавання образів
dc.title	Дослідження штучних нейронних мереж для розпізнавання образів в медичних системах
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication