Детальная информация

Название Разработка алгоритма определения фракции выброса левого желудочка сердца с применением методов глубокого обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 03.03.02 «Физика» ; образовательная программа 03.03.02_02 «Биохимическая физика»
Авторы Алиев Алексей Фарманович
Научный руководитель Санькова Татьяна Петровна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2023
Коллекция Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика глубокое обучение; искусственные нейронные сети; фракция выброса; классификация изображений; семантическая сегментация изображений; deep learning; artificial neural networks; ejection fraction; image classification; semantic image segmentation
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 03.03.02
Группа специальностей ФГОС 030000 - Физика и астрономия
DOI 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr23-4432
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи ru\spstu\vkr\25295
Дата создания записи 07.08.2023

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

Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка алгоритма определения фракции выброса левого желудочка сердца с применением методов глубокого обучения». В работе предложен алгоритм по оценке фракции выброса левого желудочка по видео с аппарата УЗИ с применением глубокого обучения. Даны общие принципы работы искусственных нейронных сетей. Проведен анализ возможных путей автоматизации данного процесса. Представлен свой алгоритм для определения фракции выброса левого желудочка. Разработана программная реализация предложенного алгоритма на языке программирования Python.

The subject of the graduate qualification work is «Development of an algorithm for the ejection fraction estimation of the left ventricle of the heart using deep learning methods». The paper proposes an algorithm for estimating the ejection fraction of the left ventricle from a video from an ultrasound scanner using deep learning. The general principles of artificial neural networks are given. An analysis of possible ways of automating this process is carried out. An algorithm for determining the left ventricular ejection fraction is presented. A software implementation of the proposed algorithm in the Python programming language has been developed.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 0 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика