Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/59505
Назва: | Розробка нових методів обробки та аналізу медичнх зображень та сигналів з використанням штучного інтелекту |
Автори: | Репета, Ю. О. |
Ключові слова: | аналіз медичних зображень обробка медичних сигналів штучний інтелект медична діагностика та лікування ефективність методів обробки медичних даних |
Дата публікації: | 14-кві-2023 |
Видавництво: | Національний авіаційний університет |
Бібліографічний опис: | Репета Ю. О. Розробка нових методів обробки та аналізу медичнх зображень та сигналів з використанням штучного інтелекту // Політ. Сучасні проблеми науки : тези доповідей ХХІІІ Міжнародної науково-практичної конференції здобувачів вищої освіти і молодих учених. – Національний авіаційний університет. – Київ, 2023. – С. 73–74. |
Короткий огляд (реферат): | Розробка нових методів обробки та аналізу медичних зображень і сигналів за допомогою штучного інтелекту є важливим питанням у галузі медичної діагностики та лікування. Медичні зображення та сигнали, такі як рентгенівські, магнітно-резонансні знімки, електрокардіограми, містять багато інформації про стан органів і систем організму. Однак цю інформацію може бути важко обробити й проаналізувати, особливо у випадку складних захворювань. Використання штучного інтелекту, на кшталт нейронних мереж та глибинного навчання, дозволить автоматизувати процес обробки медичних даних і покращити точність результатів. Зокрема, застосування штучного інтелекту може знизити кількість помилок при діагностуванні та лікуванні, що особливо важливо у випадках, коли неправильне діагностування може призвести до серйозних наслідків. У даній роботі будуть розглянуті різні методи обробки та аналізу медичних зображень і сигналів за допомогою штучного інтелекту. Також буде проаналізовано результати застосування цих методів до реальних даних та порівняно їх ефективність зі звичайними методами обробки медичних даних. Крім того, результати даної роботи можуть бути корисними для медичних досліджень та розробки нових методів досліджень, діагностики та лікування захворювань. Наприклад, аналіз медичних зображень та сигналів використовуючи штучний інтелект може допомогти виявити нові закономірності та залежності між показниками, що може призвести до розробки нових методів діагностики та лікування. Отже, розробка нових методів обробки та аналізу медичних зображень та сигналів з використанням штучного інтелекту має великий потенціал для вдосконалення медичної практики діагностики та лікування захворювань. |
Опис: | 1. Esteva A, Robicquet A, Ramsundar B, et al. A guide to deep learning in healthcare. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.nature.com/articles/s41591-018-0316-z. 2. Chen M, Hao Y, Zhang N, et al. Medical image analysis using convolutional neural networks: A review. [Електронний ресур]. – Режим доступу: https://www.academia.edu/59870626/Medical_Image_Analysis_using_Convolutional_Neural_Net works_A_Review |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/59505 |
Розташовується у зібраннях: | Політ. Екологічна безпека, інженерія та технології |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Репета.pdf | 492.03 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.