?

Details
Table Card RUSMARC
Title: Разработка и исследование нейронной сети для классификации медицинских изображений и постановки диагноза пациентам с болезнью Крона: выпускная квалификационная работа магистра: направление 02.04.03 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем ; образовательная программа 02.04.03_02 Проектирование и разработка информационных систем
Creators: Долотова Мария Сергеевна
Scientific adviser: Тушканова Ольга Николаевна
Other creators: Заковряшин Юрий Дмитриевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Нейронные сети; Программирования языки; классификация медицинских изображений; болезнь Крона; механизм внимания; ЕМ-алгоритм; дискриминативная модель; SVM-алгоритм
UDC: 004.032.26:004.932.4
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 02.04.03
Speciality group (FGOS): 020000 - Компьютерные и информационные науки
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-105
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\5677

Allowed Actions: –

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной работе рассмотрены две модели классификации медицинских изображений биопсий пациентов в болезнью Крона: итеративная модель с применением EM-алгоритма и модель, основанная на механизме внимания. Дано обоснование выбора данных моделей среди применяемых подходов на основании преимуществ выбранных моделей. Изучены и описаны особенности структуры каждой модели. Модели реализованы на языке Python, описаны основные этапы реализации. Модели протестированы, предоставлены результаты тестирования моделей.

In the given work two models for medical images classification are described. They are iterative model with usage of EM-algorithm and attention-based model. Advantages of both models have been investigated and described. Structure of each model have been examined and described. Both models have been developed on Python language. Main points of development have been described. Both models have been tested for efficiency and results were provided.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • Microsoft Word - Ðflиплом Ðflолочова 23.01.2020.docx
  • Microsoft Word - Ð€ÐŁÐ¤ÐŁÐ€Ð’Ð¢_Ðflолочова_23.01.2020.docx
  • Microsoft Word - Ðflиплом Ðflолочова 23.01.2020.docx

Usage statistics

stat Access count: 32
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics