Система діагностики малярії на основі нейронної мережі

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена розробці системи діагностики малярії на основі нейронної мережі. Об’єкт роботи – процес діагностики малярії системою, яка використовує нейронну мережу для аналізу зображень крові та виявлення наявності паразитів, що спричинюють малярію. Предмет роботи – нейронна мережа для аналізу зображень крові та виявлення наявності паразитів, що спричинюють малярію. Метою дипломної роботи є діагностика малярії з використанням надійноїта швидкої системи діагностики на основі нейронної мережі, яка зможе допомогти лікарям та медичному персоналу у виявленні захворювання та покращенні результатів лікування. У першому розділі описано загальну характеристику проблеми діагностики малярії, що включає огляд літературних джерел та статистичні дані щодо поширеності захворювання в різних країнах світу. Також, у першому розділі описано основні методи діагностики малярії та проаналізовано сучасні підходи до діагностики захворювань з використанням нейронних мереж, описано їхні переваги та можливості. У другому розділі описано загальну структуру системи діагностики малярії на основі нейронної мережі та її компоненти, зокрема вхідні дані, архітектуру нейронної мережі, методи навчання та тестування моделі. Третій розділ містить опис розробки та здійснення програмної реалізації системи діагностики малярії. Бакалаврська кваліфікаційна робота містить 73 сторінки, 30 рисунків, 2 таблиці, 27 використаних джерел та 3 додатки. Qualification work is devoted to the development of a malaria diagnostic system based on a neural network. Object of work – the process of diagnosing malaria using a system that utilizes a neural network for analyzing blood images and detecting the presence of parasites causing malaria. Subject of work – a neural network for analyzing blood images and detecting the presence of parasites causing malaria. The purpose – malaria diagnosis using a reliable and fast diagnostic system based on a neural network that can assist doctors and medical personnel in disease detection and improving treatment outcomes. The first section provides a general overview of the malaria diagnostic problem, including a review of literature sources and statistical data on the prevalence of the disease in different countries worldwide. Additionally, it describes the main methods of malaria diagnosis and analyzes contemporary approaches to disease diagnosis using neural networks, discussing their advantages and capabilities. The second section describes the overall structure of the malaria diagnostic system based on a neural network and its components, including input data, neural network architecture, training methods, and model testing. The third section provides a description of the development and implementation of the software realization of the malaria diagnostic system. The bachelor's qualification work contains 73 pages, 2 tables, 30 figures, 27 sources, 3 supplements.