Класифікація пацієнтів із розвитком хвороби Альцгеймера засобами ансамблю моделей машинного навчання

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студенткою групи КН-413 Никонюк Марією Вікторівною. Тема «Класифікація пацієнтів із розвитком хвороби Альцгеймера засобами ансамблю моделей машинного навчання». Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою роботи є розробка програмного модулю для забезпечення процесу класифікації стадій хвороби Альцгеймера засобами ансамблю моделей машинного навчання на основі МРТ головного мозку пацієнтів. Об’єктом дослідження є процес опрацювання медичних зображень методами машинного навчання. Предметом досліджень є методи машинного навчання для класифікації пацієнтів відповідно до стадій хвороби Альцгеймера, зображення МРТ головного мозку. У результаті виконання кваліфікаційної бакалаврської роботи було розроблено ансамбль моделей машинного навчання, який здійснює класифікацію п’яти стадій хвороби Альцгеймера на основі МРТ головного мозку пацієнтів. Загальний обсяг роботи: 63 сторінки, 34 рисунки, 8 таблиць, 23 посилання. The bachelor's qualification work was completed by a student of the KN-413 group Nykoniuk Mariia Viktorivna. The topic is "Classification of patients with the development of Alzheimer's disease using an ensemble of machine learning models". The work is aimed at obtaining a bachelor's degree in 122 "Computer Science". The aim of the work is to develop a software module to support the process of classifying the stages of Alzheimer's disease using an ensemble of machine learning models based on MRI of the patient's brain. The object of research is the process of processing medical images using machine learning methods. The subject of research is machine learning methods for classifying patients according to the stages of Alzheimer's disease, MRI brain images. As a result of the bachelor's qualification work, an ensemble of machine learning models was developed that classifies five stages of Alzheimer's disease based on MRI brain images of patients. The total volume of work: 63 pages, 34 figures, 8 tables, 23 references.