Діагностування легеневої хвороби на основі медичних знімків з використанням штучних нейронних мереж

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота на здобуття освітньої кваліфікації «Магістр системного аналізу». – Чорноморський національний університет імені Петра Могили, Миколаїв, 2020. Дана магістерська кваліфікаційна робота присвячена дослідженню існуючих методів розробки архітектури згорткової нейронної мережі та проектуванні власної моделі з подальшим впровадженням для діагностики цифрових рентгенівських зображень на предмет наявності легеневої хвороби.. Об’єктом дослідження є процеси розпізнавання образів з використанням різнотипних методів. Предметом дослідження є згорткові нейроні мережі для розпізнавання образів на рентгенівських знімках. Фахова частина включає вступ, чотири розділи, висновки та додатки до дипломної роботи. Спеціальна частина включає розділ про охорону праці та безпеку у надзвичайних ситуаціях. Методична частина включає три розроблені лабораторні роботи, які стосуються напрямку штучного інтелекту та нейронних мереж. В першому розділі розглядаються теорія розпізнавання об’єкта методами машинного навчання, основні архітектури та методології моделювання штучних нейронних мереж та використання їх у різних сферах життя. В другому розділі проводиться порівняльний аналіз різних архітектур в залежності від типу поставленого завдання, вибір більш оптимальної для вибраної цілі. У третьому розділі відбувається відбір фреймворку, хмарної віртуальної машини та шлях вдосконалення структури нейронної мережі. В результаті аналізу було обрано архітектуру згорткові нейроні мережі з пакетною нормалізацією, яка буде реалізована за допомогою фреймворку ML.NET. У четвертому розділі розглядається функціональна структура розробленої системи та розробка й налаштування програмного забезпечення. Також відбувається процес тестування програмного додатку та навченої моделі. В результаті виконання роботи було проаналізовано та досліджено методи проектування архітектури згорткових нейронних мереж, визначено основні переваги та недоліки засобів оптимізації мережі, а також розроблено програмне забезпечення, в якому реалізована навчена модель. Дипломна робота містить: сторінок – 125, рисунків – 66, таблиць – 17, додатків – 3, джерел – 56.