Розроблення системи автоматичної обробки та аналізу медичних зображень на основі глибинного навчання

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ 22 Ільківом Андрієм Олеговичем. Тема «Розроблення системи автоматичної обробки та аналізу медичних зображень на основі глибинного навчання». Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Об’єктом дослідження є процеси підвищення точності розв’язання задач медичної класифікації шляхом використанням пояснювального штучного інтелекту. Предметом дослідження є ансамблеві методи глибинного навчання для багаторівневої класифікації та алгоритми пояснювального штучного інтелекту. Досягнення мети відбувається за рахунок побудови ансамблю із двох згорткових мереж із запропонованою структурою та застосування методів пояснювального штучного інтелекту для встановлення залежностей і особливостей моделей при здійсненні класифікації. У результаті виконання дипломної роботи створену ансамбль згорткових нейронних мереж; розроблено її програмну реалізацію, яка дозволяє здійснювати класифікацію діагнозу пацієнтів за вхідних зображенням комп’ютерної томографії; здійснено порівняння результатів навчання класифікаторів на двох різних наборах даних; застосовано методи пояснювального штучного інтелекту для відображення закономірностей при здійсненні класифікації кожною з моделей та їх ансамблю. Загальний обсяг роботи. 65 сторінок, 24 рисунки, 24 посилання. Master’s degree work of the student of the group CSAI-22 group Ilkiv Andrii Olegovich. The topic is "Development of a system for automatic processing and analysis of medical images based on deep learning." The work is aimed at obtaining a master’s degree in 122 "Computer Science". The object of research is the process of increasing the accuracy of solving medical classification problems by using explanatory artificial intelligence. The subject of research is ensemble methods of deep learning for multilevel classification and algorithms of explanatory artificial intelligence.