Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/59505
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorРепета, Ю. О.-
dc.date.accessioned2023-05-22T08:31:54Z-
dc.date.available2023-05-22T08:31:54Z-
dc.date.issued2023-04-14-
dc.identifier.citationРепета 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.uk_UA
dc.identifier.urihttps://er.nau.edu.ua/handle/NAU/59505-
dc.description1. 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_Reviewuk_UA
dc.description.abstractРозробка 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.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherНаціональний авіаційний університетuk_UA
dc.subjectаналіз медичних зображеньuk_UA
dc.subjectобробка медичних сигналівuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subjectмедична діагностика та лікуванняuk_UA
dc.subjectефективність методів обробки медичних данихuk_UA
dc.titleРозробка нових методів обробки та аналізу медичнх зображень та сигналів з використанням штучного інтелектуuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
dc.subject.udcУДК 616-07:611.018.83]004.8(043.2)uk_UA
Appears in Collections:Політ. Екологічна безпека, інженерія та технології

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Репета.pdf492.03 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.