Класифікація рентгенівських знімків з використанням оптимальної розділяючої гіперплощини

dc.contributor.affiliationНаціональний університет «Львівська політехніка»
dc.contributor.authorПилипів, Андрій Романович
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.date.accessioned2024-05-01T12:47:06Z
dc.date.available2024-05-01T12:47:06Z
dc.date.issued2023
dc.date.submitted2024
dc.description.abstractБакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-413 Пилипівом Андрієм Романовичем. Тема «Класифікація рентгенівських знімків з використанням оптимальної розділяючої гіперплощини». Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою роботи є дослідження актуальних методів визначення оптимальної розділяючої гіперплощини. Порівняння існуючих методів, та тестування в прикладній задачі, яка полягає у створенні програми, що автоматично класифікуватиме рентгенівське випромінювання на макрорівні (глобальний рівень) за допомогою статистичних моментів і класифікатора SVM. Об'єктом дослідження є результати аналізу різних методів визначення оптимальної розділяючої гіперплощини. Визначення ефективного методу для прикладної задачі. і. У результаті виконання дипломної роботи було розроблено нейронну мережу та створено відповідне програмне забезпечення, що дозволяє легко класифікувати рентгенівські знімки задля подальшого діагностування проблем зі здоров’ям. The bachelor's qualification work was completed by Andriy Romanovych, a student of the KN-413 group. Topic "Classification of X-ray images using the optimal separating hyperplane". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in the specialty 122 "Computer Science". The purpose of the work is to study current methods of determining the optimal separating hyperplane. Comparison of existing methods and testing in an applied problem, which consists in creating a program that will automatically classify X-ray radiation at the macro level (global level) using statistical moments and the SVM classifier. The object of the study is the results of the analysis of various methods of determining the optimal separating hyperplane. Determination of an effective method for an applied problem. and. As a result of the thesis, a neural network was developed and corresponding software was created, which allows easy classification of X-ray images for further diagnosis of health problems.
dc.format.pages57
dc.identifier.citationПилипів А. Р. Класифікація рентгенівських знімків з використанням оптимальної розділяючої гіперплощини : пояснювальна записка до бакалаврської кваліфікаційної роботи : 122 «Комп’ютерні науки» / Андрій Романович Пилипів ; Національний університет «Львівська політехніка». – Львів, 2023. – 57 с.
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/61992
dc.language.isouk
dc.publisherНаціональний університет «Львівська політехніка»
dc.subjectздоров’я, рентгенівські знімки, класифікація, нейронна мережа, аналіз даних, health, X-rays, classification, neural network, data analysis.
dc.titleКласифікація рентгенівських знімків з використанням оптимальної розділяючої гіперплощини
dc.title.alternativeClassification of X-ray images using the optimal separating hyperplane
dc.typeStudents_diploma

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Pylypiv_A_R_KN_413 2.pdf
Size:
3.54 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Основний документ

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: