Інтелектуальна медична система на основі нейронних мереж RESNET
dc.contributor.author | Хоцянівський, Володимир Петрович | |
dc.date.accessioned | 2021-01-16T12:08:26Z | |
dc.date.available | 2021-01-16T12:08:26Z | |
dc.date.issued | 2020-12-22 | |
dc.description | Робота публікується згідно наказу ректора від 29.12.2020 р. №580/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт вищої освіти в репозиторії НАУ". Керівник дипломної роботи: д.т.н., проф., завідувач кафедри авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів, Синєглазов Віктор Михайлович | uk_UA |
dc.description.abstract | З технічним розвитком засобів автоматизації загострюється потреба у створенні сучасного медично - діагностичного обладнання, яке для лікаря є необхідним вимірювально-інформаційним інструментом отримання інформації про захворювання обстежуваного пацієнта з метою підтримки постановки діагнозу. Використовувані в цій сфері стандартні системи надають лікарю тільки первинну інформацію у вигляді фрагментів даних про досліджуваний орган, що є основою постановки діагностичного висновку. Його формування здійснюється лікарем суб'єктивно (шляхом різних методів когнітивної психології: сприйняття, уявлення, пізнання, розуміння, пояснення, формування рішення і т.п.) в рамках рекомендованих діагностичних мінімумів виявлення того чи іншого захворювання. Спільно з цим, лікар постійно виконує операції управління при жорстких обмеженнях часу на обстеження, це зв’язано з його специфіками, що створює додатковий дискомфорт пацієнту. Все це, а також наявність таких суб'єктивних факторів, як обсяг, інтенсивність, стійкість уваги лікаря, знижують якість проведення обстеження, збільшують його терміни, підвищують ймовірність формування помилкового висновку. Одним з напрямків підвищення ефективності діагностичного обстеження є включення до складу інструментальних засобів окремої комп'ютерної системи підтримки прийняття рішень, що дозволяє реалізувати частину операцій з серії психологічних перетворень, які виконуються лікарем. До них відносяться: виявлення діагностичних ознак захворювання і історії хвороби, облік даних попередніх обстежень, формування висновків за сукупністю знайдених патологій і ознак захворювань у вигляді діагнозу і ін. Автоматизація виконання цих операцій дозволить істотно знизити вплив на якість діагностичних висновків таких людських (суб'єктивних) факторів, як зменшення обсягу уваги, інтенсивності, стійкості тощо, так як ряд операцій з підтримки діагностичних висновків будуть передані машині. Проведений аналіз відомих методик і апаратури показав наступні особливості - як фактори, що впливають на достовірність діагностичного висновку. | uk_UA |
dc.identifier.citation | Хоцянівський В. П. Інтелектуальна медична система на основі нейронних мереж RESNET. - Кваліфікаційна робота здобувача вищої освіти. - Київ, Національний авіаційний університет. - 2020. - 157 с. | uk_UA |
dc.identifier.uri | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/45255 | |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.publisher | Національний авіаційний університет | uk_UA |
dc.subject | нейронна мережа | uk_UA |
dc.subject | згорткова нейронна мережа | uk_UA |
dc.subject | ультразвукове дослідження | uk_UA |
dc.subject | інтелектуальна система | uk_UA |
dc.subject | міра довіри вибірки | uk_UA |
dc.subject | логічні мережі Маркова | uk_UA |
dc.subject | алгоритм | uk_UA |
dc.subject | система автоматизованого проектування | uk_UA |
dc.subject | дипломна робота | uk_UA |
dc.title | Інтелектуальна медична система на основі нейронних мереж RESNET | uk_UA |
dc.type | Other | uk_UA |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1
Loading...
- Name:
- Хоцянівський.pdf
- Size:
- 7.27 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Диплом з пояснювальною запискою
License bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- license.txt
- Size:
- 3.5 KB
- Format:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Description: