Кафедра систем штучного інтелекту
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/61742
Browse
2 results
Search Results
Item Застосування глибинних нейронних мереж в діагностиці глaукоми з використанням технологій великих даних(Національний університет “Львівська політехніка”, 2023) Дойков , Вадим Степанович; Національний університет “Львівська політехніка”Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ-23 Дойковим Вадимом Степановичем. Тема: “Застосування глибинних нейронних мереж в діагностиці глаукоми з використанням технологій великих даних”. Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Об’єктом дослідження є застосування глибинних нейронних мереж в діагностиці глаукоми за допомогою технологій великих даних. Предметом досліджень є розробка методів та алгоритмів для автоматизованого виявлення та класифікації глаукоми на основі медичних зображень та великих обсягів клінічних даних. Для досягнення цієї мети, були використані три різні датасети, які містили медичні зображення пацієнтів з підозрою на глаукому. Ці дані були об'єднані для створення одного об'ємного датасету. Після об'єднання даних було проведено навчання глибоких нейронних мереж для автоматизованої діагностики глаукоми. Моделі навчалися розпізнавати патологічні ознаки глаукоми на основі медичних зображень сітчатки ока. Широкий обсяг даних, отриманий завдяки технологіям великих даних, дозволив навчити моделі настільки швидко і ефективно, що вони показали високу точність в діагностиці глаукоми. Результати цього дослідження підтверджують потенціал глибинного навчання та технологій великих даних для поліпшення діагностики глаукоми. Застосування глибинних нейронних мереж дозволяє автоматизувати та підвищити точність діагностики цієї серйозної офтальмологічної патології, що може сприяти ранньому виявленню та лікуванню глаукоми та покращенню результатів лікування пацієнтів. Загальний обсяг роботи: 66 сторінок, 39 рисунки, 27 посилання. Master’s degree work of the student of the group CSAI-23 Doikov Vadym Stepanovych. The topic is "Application of deep neural networks in the diagnosis of glaucoma using big datatechnologies". The work is aimed at obtaining a master's degree in the specialty 122 "Computer Science". The object of research is the application of deep neural networks in the diagnosis of glioma using big data technologies. The subject of research is the development of methods and algorithms for automated detection and classification of glioma based on medical images and large amounts of clinical data. To achieve this goal, three different datasets containing medical images of patients with suspected glioma were used. These data were merged to create a single volumetric dataset. After the data was merged, deep neural networks were trained for automated glioma diagnosis. The models were trained to recognize pathological signs of glaucoma based on medical images of the retina. The large amount of data obtained through big data technologies allowed the models to be trained so efficiently that they showed high accuracy in diagnosing glaucoma. The results of this study confirm the potential of deep learning and big data technologies to improve the diagnosis of glaucoma. The use of deep neural networks allows for the automation and improved diagnostic accuracy of this serious ophthalmic pathology, which can contribute to the early detection and treatment of glaucoma and improve patient outcomes. Total amount of work: 66 pages, 39 figures, 27 references.Item Симуляція поширення вірусної інфекції. SIR модель(Національний університет «Львівська політехніка», 2022) Дойков , Вадим Степанович; Національний університет «Львівська політехніка»Бакалаврська кваліфікаційнга робота виконана студентом групи КН-408 Дойковим Вадимом Степановичом. Тема диплому: «Симуляція поширення вірусної інфекції. SIR модель». Робота направлена на здобуття ступення бакалавр за спеціальністю 122 «Комп'ютерні науки». Мета дипломної роботи: програмна реалізація симуляції поширення вірусної інфекції за SIR моделлю. Об’єкт дослідження: практична реалізація симуляції, аналіз параметрів та вихідних даних програми. У результаті виконання дипломної роботи, було створено симуляцію поширення вірусної інфекції за SIR моделлю, проаналізовано вплив параметрів на програму, приведено порівняльну статистику захворюваності з різними факторами взаємодії поширення вірусу. Обсяг роботи: ХХ сторінок, ХХ Зображень, ХХ таблиць. Bachelor’s degree work was executed by a student of the group CS-408 Doikov Vadym Stepanovich. The diploma’s topic is: “Simulation of the spread of viral disease. SIR model”. The work is aimed at obtaining a bachelor’s degree in specialty 122 “Computer science.” Research purpose: software implementation of the simulation of the spread of viral disease on the SIR model. Research object: implementation of simulation, analysis of parameters, and initial data of the program. The practical significance of the result: a simulation of the spread of viral infection according to the SIR model was created, the influence of parameters on the program was analyzed, and comparative statistics of morbidity with different factors of the interaction of virus spread were given. Total volume: XX pages, XX images, XX tables.