Детальная информация

Название: Особенности применения методов машинного обучения для определения типа терапии при лечении рака лёгких: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 11.03.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» ; образовательная программа 11.03.02_06 «Оптические телекоммуникационные системы»
Авторы: Скалюнова Мария Викторовна
Научный руководитель: Завьялов Сергей Викторович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт электроники и телекоммуникаций
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2023
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: рак легких; компьютерная томография; машинное обучение; медианный фильтр; сверточная нейронная сеть; классификация изображений; алгоритм; lung cancer; computed tomography; machine learning; median filter; convolutional neural network; image classification; algorithm
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 11.03.02
Группа специальностей ФГОС: 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr23-4752
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\23745

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

Объект исследования – КТ изображения рака легкого. Цель работы – определение наилучшего вида терапии при лечении рака легких с использованием алгоритмов машинного обучения и компьютерной томографии. В результате исследования 105 снимков компьютерной томографии с раком легких были классифицированы на две группы типа терапии: Карбоплатин и Циспластин. Способ определения вида терапии при лечении рака лёгких и выбора алгоритма машинного обучения для классификации изображений КТ снимков, описан в данной работе, состоит из следующих шагов: • приобретение базы данных компьютерной томографии; • предварительная обработка данных; • анализ данных; • классификация изображений. Результатом работы является выбор наилучшего алгоритма машинного обучения, способный более эффективно определять тип терапии при лечении рака лёгких. В процессе подготовки были задействованы открытые образовательные ресурсы, а также программы для поиска и анализа информации. На этапе работы применялись разнообразные программные продукты, такие как Matlab и Python.

The object of the study is a CT image of lung cancer. The aim of the work is to determine the best type of therapy in the treatment of lung cancer using machine learning algorithms and computed tomography. As a result of the study, 105 CT scans with lung cancer were classified into two groups of therapy types: Carboplatin and Cisplastin. The method of determining the type of therapy in the treatment of lung cancer and the choice of a machine learning algorithm for classifying CT images described in this paper consists of the following steps: • acquisition of a database of computed tomography; • pre-processing of data; • data analysis; • classification of images. The result of the work is the selection of the best machine learning algorithm that can more effectively determine the type of therapy in the treatment of lung cancer. In the process of preparation, open educational resources were used, as well as programs for searching and analyzing information. At the stage of work, various software products were used, such as Matlab and Python.

Права на использование объекта хранения

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

Статистика использования

stat Количество обращений: 19
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика