Методи застосування технології нейронних мереж для роботи із зображеннями, отриманими за допомогою рентгенівського випромінювання
Автор: Славова Олександра Сергіївна
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Біотехнічні та медичні апарати і системи
Інститут: Інститут телекомунікацій, радіоелектроніки та електронної техніки
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2021-2022 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: В останні роки людство зіштовхнулось із пандемією вірусу SARS-CoV-2, за рахунок поширення якої зараз ми можемо спостерігати стрімке зменшення часу, яке може бути виділено на діагностику пацієнта лікарем – рентгенологом. Натомість, кількість медичних даних, що генеруються щосекунди по всьому світу за рахунок проведення різних видів медичної діагостики стрімко зростає [1]. Через це, постає проблема із методами аналізу сгенерованих даних, які були б здатними працювати макимально щвидко і з мінімальним рівнем помилок. В наш час, в час розвитку комп’ютерних технологій, ми можемо говорити про оптимізацію обробки і аналізу медичних даних, а зокрема, зображень отриманих за допомогою рентгенівського випромінювання шляхом використання технології нейронних мереж. Дослідниками в цій галузі вже було випробувано та доведено ефективність застосування такої технології у самих різних сферах: в біометриці [2], рентгенології [3] та біохімії [4]. Об’єктом кваліфікаційної роботи є застосування технології конволюційних нейронних мереж для аналізу зображень отриманих шляхом використання рентгенівського випромінювання. Предметом роботи є архітектрура побудови конволюційної нейронної мережі, реалізована на мові програмування Python для роботи із рентгенівькими зображеннями. Метою роботи виступає аналіз методів застосування технології нейронних мереж для проведення аналізу результатів рентгенологічних досліджень і роботи з ними, перевірка дієвості та надійності таких методів за допомогою використання набору даних медичного походження, а також оцінка можливостей його подальшого застосування. Основним результатом роботи є первірка дієвості і доцільності використання технології нейронних мереж для роботи із рентгенологічними дослідженнями, а також оцінка можливостей майбутнього використання такої технології. Ключові слова – кнволюційній нейронні мережі, нейронні мережі, рентгенологічне дослідження, комп’ютерна томографія. Перелік використаних літературних джерел. 1. R. Fang, S. Pouyanfar, Y. Yang, S.-C. Chen, and S. S. Iyengar, “Computational health informatics in the big data Age,” ACM Computing Surveys, vol. 49, no. 1, pp. 1–36, 2016. 2. H. T. Nguyen and L. T. Nguyen, “Fingerprints classification Through image analysis and machine learning method,” Algorithms, vol. 12, p. 241, 2019 3. J. H. Trall, X. Li, Q. Li et al.,Artificial Intelligence and Machine Learning in Radiology: Opportunities, Challenges, Pitfalls, and Criteria for Success, American College of Radiology, Reston, VA, USA, 2017 4. M. Torrisi, G. Pollastri, and Q. Le, “Deep learning methods in protein structure prediction,” Computational and Structural Biotechnology Journal, vol. 1, no. 9, 2020.