Cистема діагностування захворювань серця з використанням нейромережевих технологій

Abstract

Об'єкт дослідження – нейронні мережі. Предмет дослідження – створення та налаштування роботи штучної нейронної мережі для виявлення проблем серця. Мета: діагностування захворювань серця на основі розроблених нейронних мереж різних програмних бібліотек, які здатні робити точні прогнози; дослідження впливу параметрів налаштування нейронної мережі на точність прогнозування (діагностування). Дипломна робота складається з фахового розділу і спеціальної частини охорони праці. Пояснювальна записка складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. У першому розділі розкрито застосування технологій в медицині. У другому розділі досліджено основні принципи роботи нейронних мереж та математична модель розрахунків, приклад обрахунків сигналів в мережі та зворотне поширення помилок. У третьому розділі описано створення та налаштування нейронної мережі з нуля, використовуючи лише мову програмування Kotlin. Представлено також налаштування основних параметрів бібліотек DeepLearning4j, TensorFlow Keras та системи Matlab для роботи з потрібними даними. Представлено використання технологій штучного інтелекту для діагностування хвороб серця. Зроблена нормалізація та стандартизація даних з бази даних, а також оптимізація нейронних мереж для отримання максимальних результатів точності та запобігання перенавчанню. У четвертому розділі описано оптимізацію мережі графіки. В результаті розроблено застосунки для діагностування хвороб серця. Перевірочна точність яких складає більше 99%. Дипломна робота містить сторінок, рисунків, джерел та додатків.