Детальная информация

Название: Разработка веб-приложения бинарной классификации пациентов на основании снимка цифрового рентгена легких: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.03 «Прикладная информатика» ; образовательная программа 09.03.03_03 «Интеллектуальные инфокоммуникационные технологии»
Авторы: Терешин Данил Александрович
Научный руководитель: Хахина Анна Михайловна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: медицинская диагностика; легкие; глубокое обучение; веб-приложение; medical diagnostics; lungs; deep learning; web application
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.03
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2777
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\19712

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данной работе изложены методы цифровой обработки рентгенограмм легких, применяемые при создании вспомогательных систем медицинской диагностики. Даны общие понятия и рассмотрены основные методы классификации рентгеновских снимков, проведен их анализ и определен наиболее эффективный из них. Изучено устройство и принцип работы сверточных нейронных сетей в задаче выявления патологий на цифровых изображениях легких, разработана модель бинарной классификации с использованием глубокого обучения. Для взаимодействия с полученным классификатором была разработана конкретная программная реализация веб-приложения для определения здоровых рентгенограмм и изображений легких с признаками патологии.

This work describes the methods of digital processing of lung radiographs used in the creation of auxiliary systems for medical diagnostics. General concepts are given and the main methods for classifying x-ray images are considered, their analysis is carried out and the most effective of them is determined. The device and the principle of  operation of convolutional neural networks in the task of detecting pathologies on digital images of the lungs were studied, a binary classification model using deep learning was developed. To interact with the resulting classifier, a specific software implementation of a web application was developed to determine healthy radiographs and lung images with signs of pathology.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • Разработка веб-приложения бинарной классификации пациентов на основании снимка цифрового рентгена легких
    • Введение
    • 1. Анализ предметной области
    • 2. Теоретическая часть
    • 3. Программная реализация
    • 4. Тестирование и анализ полученных результатов
    • Заключение
    • Список сокращений и условных обозначений
    • Словарь терминов
    • Список использованных источников
    • Приложение 1. Создание и настройка классификационной модели
    • Приложение 2. Скрипт с моделью для серверной части (script.py)
    • Приложение 3. Серверная часть приложения(app.js)
    • Приложение 4. Клиентская часть приложения(script.js)

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика