Details

Title: Реализация алгоритмов обработки изображений для выявления заболевания по рентгеновским снимкам: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии»
Creators: Кремлева Анна Александровна
Scientific adviser: Хлопин Сергей Владимирович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: машинное обучение; анализ изображений; нейронные сети; сегментация; классификация; сверточные нейронные сети; machine learning; image analysis; neural networks; segmentation; classification; convolutional neural networks
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 09.03.02
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2715
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\19650

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

Предметом исследования являются набор данных с рентгеновскими снимками, также содержащий маски для сегментации и лейблы, указывающие на наличие или отсутствие наличия заболевания. Цель данной работы: реализация и сравнение алгоритмов на основе машинного обучения, способных с высокой точностью классифицировать наличие или отсутствие симптомов патологий и заболеваний по рентгеновским снимкам. Задачи, которые были решены в ходе работы:1. Изучить основную теорию в предметной области машинного обучения и устройства работы нейронных сетей;2. Проанализировать структуру и принцип работы существующих архитектур нейронных сетей, часто применяющихся для подобных задач.3. Написать программный код, выполняющий нужные задачи с высокой точностью.4. Сделать несколько экспериментов, оценить точность результатов и быстродействие работы программы;5. Провести сравнение результатов и сделать выводы о проделанной работе. В результате выполнения работы был разработан программный код, способный выполнять перечисленные выше задачи, а также произведен анализ получившихся результатов.

The subject of the study is a data set with X-ray images, also containing masks for segmentation and labels indicating the presence or absence of the presence of the disease. The purpose of this work is implementation and comparison of machine learning algorithms capable of classifying (with high accuracy) the presence or absence of symptoms of pathologies and diseases by X-ray images. Tasks that were solved during the work:1. To study the basic theory in the subject area of machine learning and the operation of neural networks;2. Analyze the structure and principle of operation of existing neural network architectures, often used for such tasks.3. Write a program code that performs the necessary tasks with high accuracy.4. Make several experiments, evaluate the accuracy of the results and the speed of the program;5. Compare the results and draw conclusions about the work done.As a result of the work, a program code capable of performing the tasks listed above was developed, as well as an analysis of the results.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

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