Автоматизовані системи профілактики та ранньої діагностики відхилень стану хребта

Abstract

Магістерська наукова робота на здобуття освітньої кваліфікації «Магістр з автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій». – Чорноморський національний університет імені Петра Могили, Миколаїв, 2020. Дана магістерська наукова робота присвячена питанню аналізу термограм пацієнтів за допомогою алгоритму знаходження еквівалентної інтенсивності випромінювання та створенню програмної реалізації . Метою наукової роботи є підвищення ефективності системи автоматичного розпізнавання та класифікації медичних термограм для діагностики можливих відхилень стану хребта на ранній стадії, за рахунок розробки програми класифікації термограм спини здорових та хворих пацієнтів. Об’єктом дослідження є автоматизована система ранньої діагностики відхилень за даними термограм, а саме її програмний процес аналізу та класифікації зображень. Предметом дослідження є методи та програмні засоби, що використовуються в машинному навчанні для класифікації вхідних даних на конкретні класи для формування діагностичних висновків. Основна частина складається з наступних розділів: аналіз та дослідження сучасного стану аналізу термограм; аналіз методів, моделей та технологій для вирішення задачі автоматизованого аналізу термограм; порівняння та вибір алгоритму аналізу; розробка програмного забезпечення для аналізу та діагностики відхилень стану хребту на ранній стадії. У методичній частині розроблено практичні роботи на теми «Метод K-means» та «Метод Mean Shift» В спеціальній частині дипломної роботи з «Охорони праці» розглянуто умови праці на робочих місцях у відділі розробки програмного забезпечення ТОВ «Uplandme inc.». Результатом даного дослідження є інтегральна оцінка стану умов праці в приміщенні, а також рекомендації щодо їх покращення. В цілому дипломна робота складається із вступу, 4 розділів, висновків, додатків. Загальна кількість сторінок – 86, таблиць - 1, рисунків - 28 та використаних джерел - 61.