Матвіїв, Микола Андрійович2024-04-292024-04-2920222024Матвіїв М. А. Аналіз відеопотоку щодо ідентифікації неврологічних відхилень у пацієнтів з вадами координації : пояснювальна записка до магістерської кваліфікаційної роботи : 122 «Комп’ютерні науки» / Микола Андрійович Матвіїв ; Національний університет «Львівська політехніка». – Львів, 2022. – 90 с.https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/61948Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ-22 Матвіївим Миколою Андрійовичем. Тема “Аналіз відеопотоку щодо ідентифікації неврологічних відхилень у пацієнтів з вадами координації”. Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи являється розроблення програмного модулю для аналізу відеопотоку щодо ідентифікації неврологічних відхилень. Об’єктом дослідження є процес ідентифікації неврологічних відхилень за зображенням людини у відеопотоці. Як результат виконання кваліфікаційної роботи було розроблено програмне забезпечення, яке обраховує ключові точки людини аналізуючи відео потік за допомогою алгоритмів класифікації машинного навчання. Дане програмне забезпечення може використовуватися на практиці для фільтрування хибних звернень до неврологів із використанням телемедицини. Загальний обсяг роботи: 90 ст., 33 рис., 5 табл., 7 формул, 25 використаних джерел. Master’s degree work of the student of the group CSAI-22 Matviiv Mykola Andriiovych. The topic is "Video stream analysis for the identification of neurological abnormalities in patients with coordination disorders". The work is aimed at obtaining a master's degree in 122 "Computer Science". The purpose of this work is to create a software module for the analysis of the video stream for the identification of neurological abnormalities. The object of the research is the process of identifying key points of a person in a video stream. As a result of this qualification work, software was developed that calculates the key points of a person by analyzing the video stream using machine learning classification algorithms. This software can be used to filter false referrals to neurologists using telemedicine. Total volume of work: 90 pages, 33 figures, 5 tables, 7 formulas, 25 references.ukмашинне навчання, нейронні мережі, комп’ютерне бачення, класифікація зображень, параметри людини, ключові точки людини, неврологічні відхилення, machine learning, neural networks, computer vision, image classification, human parameters, human key points, neurological abnormalitiesStudents_diploma90