на сайт факультета информатики ТГУ
на сайт Томского государственного университета
  


НАЧАЛО БИБЛИОТЕКА ДИПЛОМНЫЕ РАБОТЫ

     ДИПЛОМНЫЕ РАБОТЫ



Карев С.В.

Алгоритмическое обеспечение для описания патологий по рентгеновским снимкам с использованием методов глубинного обучения - Томск: Томск. гос. ун-т. Факультет информатики, 2018.- 52 с.

2018.URL: http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/vital:7395

Выпускная квалификационная работа 52 с., 19 рис., 9 табл., 15 формул, 11 источников.
В работе рассматриваются различные архитектуры искусственных нейронных сетей (ИНС), особое внимание уделяется сверточным нейронным сетям (СНС), которые показывают высокие результаты при классификации изображений, также описываются рекуррентные нейронные сети, которые позволяют обрабатывать серии событий во времени или последовательные пространственные цепочки. Оцениваются возможности сверточных нейронных сетей классифицировать медицинские изображения, рассматривается модель для порождения описаний патологий на рентген снимках грудной клетки
Цель работы спроектировать и реализовать модель нейросети, при помощи фреймворка keras, для классификации медицинских изображений, а также модель для описания патологий по рентген снимкам, которая будет состоять из комбинации сверточной и рекуррентной нейросети.
В результате даются оценки работы полученных моделей и предлагаются различные способы повышения качества работы представленных моделей.


Текст PDF
Объем 200 Кбайт

Copyright © 2010 Факультет информатики Томского государственного университета  
  Служба сервера