Создание системы автоматического выделение CODIV-19 на основе томограммы легких

Вид работы: Дипломная работа | Предмет работы: Другое... | Количество листов: 47

Выпускная квалификационная работа посвящена автоматическому выделению признаков COVID-19 в томограммах легких, а конкретнее, выявлению признаков COVID-19 на собранном наборе данных. В данной работе раскрыты теоретические основы способов классификации изображений, также в данной работе был проведен анализ теоретических сведений, для выявления лучшего алгоритма. В работе также рассмотрены современные программные решения для работы с выбранным алгоритмом. Актуальность темы обосновывается необходимостью оптимизации деятельности медицинских организаций. То есть очевидна необходимость совершенствования процесса идентификации заболевания COVID-19.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
1 Обзор актуальных методов классификации изображения 5
1.1 Метод опорных векторов 5
1.2 Нейронные сети 9
1.3 Рекуррентные нейронные сети 14
1.4 Сверточные нейронные сети 17
1.4.1 U-net 23
1.5 Выбор базы данных 25
2 Программные решения для работы с нейронными сетями 27
2.1 TensorFlow 27
2.2 Keras 29
2.3 Scikit-learning 31
2.4 PyTorch 33
3 Реализация 35
3.1 Выбор языка программирования 35
3.2 Описание набора данных для обучения нейросети 35
3.3 Выбор среды разработки 36
3.4 Предварительная обработка изображений 36
3.5 Родготовка среды 37
3.6 Результаты работы 37
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 40
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 42

ПОМОЩЬ С НАУЧНОЙ РАБОТОЙ

Подготовим для Вас работу по стандартам Вузов

Готовая работа с высокой уникальностью по минимальной цене

Срок выполнения от 2 часов

Антиплагиат более 70%

Быстрый заказ работы