Використання алгоритмів самонавчання для діагностики захворювань горла

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-412 Дудою Олександром Олеговичем. Тема “Використання алгоритмів самонавчання для діагностики захворювань горла”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є даної роботи є дослідження роботи моделі мережі самонавчання для ефективного виявлення захворювань горла на малих та непозначених наборах даних. Об’єктом дослідження є процеси обробки зображень, зокрема мережі самонавчання для ефективного виявлення захворювання горла на поданому зображенні. У результаті виконання дипломної роботи було досліджено, проаналізовано та розроблено нейронну мережу з використанням навчання без учителя для розпізнавання захворювання на зображенні, зокрема хвороби горла. По суті було вирішено проблему класифікації. Дане дослідження може використовуватися для розвитку на практиці у медичній галузі, та допомогти покращити діагностику захворювань горла, зокрема для швидкого початково аналізу пацієнта, що зазвичай потребує людських ресурсів і часу для опрацювання. Загальний обсяг роботи складає: 64 сторінки, 26 рисунків, 27 посилань. The bachelor's qualification work was completed by a student of the KN-412 group Duda Oleksandr Olehovych. The topic is "Diagnosis of throat diseases based on self-supervised learning". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in 122 "Computer Science". The purpose of this work is to study the operation of the self-supervised learning network model for the effective detection of throat diseases on small and unlabeled data sets.