Публікація:
Дослідження ефективності застосування технологій глибинного навчання для аналізу медичних зображень.

dc.contributor.authorКозак, Д. О.
dc.date.accessioned2025-06-29T08:17:12Z
dc.date.available2025-06-29T08:17:12Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractОб’єктом дослідження є технології глибокого навчання, що використовуються для аналізу медичних зображень. Метою роботи є оцінка ефективності сучасних підходів глибокого навчання для аналізу медичних зображень, їх порівняння за ключовими характеристиками та пропозиція шляхів покращення процесу обробки даних. Методами розробки та проектування є аналіз проблемної області, вибір систем глибокого навчання для порівняння, вивчення відкритих і комерційних платформ, а також розробка експериментального плану для оцінки ефективності технологій. У результаті роботи були проведені дослідження методів сегментації та класифікації медичних зображень, запропоновано порівняння результатів для комерційних і відкритих систем.
dc.identifier.citationКозак Д. О. Дослідження ефективності застосування технологій глибинного навчання для аналізу медичних зображень : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 – Інженерія програмного забезпечення / Д. О. Козак ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 75 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/31833
dc.language.isouk
dc.subjectглибинне навчання
dc.subjectаналіз медичних зображень
dc.titleДослідження ефективності застосування технологій глибинного навчання для аналізу медичних зображень.
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 2 з 2
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2025_M_PI_Kozak_DO.pdf
Розмір:
1.26 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
Dodatok_Kozak.pdf
Розмір:
1.98 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
10.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: