Інформаційна технологія раннього діагностування пневмонії за індивідуальним підбором параметрів моделі класифікації медичних зображень легень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorРадюк, Павло Михайлович
dc.contributor.authorRadiuk, Pavlo
dc.date.accessioned2022-05-10T18:06:37Z
dc.date.available2022-05-10T18:06:37Z
dc.date.issued2021-11-16
dc.description.abstractДисертаційна робота присвячена розв’язанню актуальної науково-прикладної задачі автоматизації процесу діагностування вірусного пневмонічного запалення за медичними зображеннями легень через розроблення інформаційної технології раннього діагностування пневмонії за індивідуальним підбором параметрів моделі класифікації медичних зображень легень. Застосування розробленої інформаційної технології раннього діагностування пневмонії в клінічній практиці дає змогу підвищити точність та надійність ідентифікації пневмонії на ранніх стадіях за медичними зображеннями грудної клітини людини. Об’єктом дослідження є процес діагностування пневмонії за медичними зображеннями грудної клітини людини. Предметом дослідження є моделі, методи та засоби інформаційної технології для раннього діагностування пневмонії за медичними зображеннями грудної клітини людини. У дисертаційній роботі визначено актуальність застосування інформаційних технологій у галузі цифрового діагностування захворювань легень за медичними зображеннями грудної клітини. На основі проведено аналізу методів та підходів до виявлення пневмонії встановлено, що нейромережеві моделі є найкращим рішенням для розроблення інформаційної технології раннього діагностування. Досліджено методи для налаштування нейромережевої моделі та підходи до пояснення та інтерпретування результатів ідентифікації захворювання легень. За аналізом сучасних підходів, методів та інформаційних технологій для діагностування захворювання легень на ранніх стадіях за медичними зображеннями грудної клітини обґрунтовано потребу в створенні інформаційної технології раннього діагностування пневмонії.uk_UA
dc.description.abstractThe present thesis is devoted to solving the topical scientific and applied problem of automating the process of diagnosing viral pneumonia by medical images of the lungs through the development of information technology for early diagnosis of pneumonia by the individual selection of parameters of the classification model by medical images of the lungs. Applying the developed information technology for the early diagnosis of pneumonia in clinical practice by medical images of the human chest increases the accuracy and reliability of pneumonia identification in the early stagesuk_UA
dc.identifier.citationРадюк П. М. Інформаційна технологія раннього діагностування пневмонії за індивідуальним підбором параметрів моделі класифікації медичних зображень легень : дис. … д-ра філософії : 122 Комп’ютерні науки. Хмельницький : ХНУ, 2021. 174 с.uk_UA
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/11937
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherХмельницький національний університетuk_UA
dc.subjectінформаційна технологіяuk_UA
dc.subjectкомп'ютерні наукиuk_UA
dc.subjectпневмоніяuk_UA
dc.subjectаналіз медичних зображеньuk_UA
dc.subjectрентгенівське зображення грудної клітиниuk_UA
dc.subjectзгорткова нейронна мережаuk_UA
dc.subjectіндивідуальний підбір параметрівuk_UA
dc.subjectвізуальний аналізuk_UA
dc.subjectinformation technologyuk_UA
dc.subjectearly diagnosisuk_UA
dc.subjectpneumoniauk_UA
dc.subjectchest X-ray imageuk_UA
dc.subjectneural network model of identificationuk_UA
dc.subjectconvolutional neural networkuk_UA
dc.subjectselection of hyperparametersuk_UA
dc.subjectvisual representationuk_UA
dc.subject.udc004.932uk_UA
dc.titleІнформаційна технологія раннього діагностування пневмонії за індивідуальним підбором параметрів моделі класифікації медичних зображень легеньuk_UA
dc.title.alternativeInformation technology for early diagnosis of pneumonia by the individual selection of parameters of the classification model by medical images of the lungsuk_UA
dc.typeДисертаціяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Радюк_Дисертація.pdf
Розмір:
7.32 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Дисертації