| Popis: |
Обсяг магістерської дисертації становить 77 сторінок, містить 25 рисунків, 6 таблиць. Загалом було опрацьовано 53 джерела. Робота присвячена створенню нейронної мережі для виявлення рецидивів пухлини головного мозку. Розроблену мережу можливо застосовувати для післяопераційного моніторингу змін в області, враженій пухлиною, а також для досліджень в області нейронних мереж та медицини. Метою роботи є підвищення ефективності виявлення рецидивів пухлини мозку шляхом створення нейронної мережі для сегментації МРТ зображень. Об’єктом дослідження є нейромережа для сегментації МРТ зображень. Предметом дослідження виступає алгоритм сегментації пухлини головного мозку за допомогою нейронної мережі на зображеннях МРТ. У магістерській дисертації обґрунтовано необхідність створення інформаційної нейронної мережі, її ефективність порівняно з іншими існуючими нейромережами. Розроблена нейронна мережа дозволяє виявити рецидиви пухлин головного мозку. До того ж, архітектуру даної нейромережевої комбінації можна вдосконалити. В середовищі розробки Python створено нейромережевий ансамбль та перевірено точність розпізнавання ним пухлин головного мозку. The volume of the master's dissertation is 77 pages, contains 25 figures, 6 tables. In total, 53 sources were processed. The work is devoted to the creation of an informative neural network for the detection of recurrence of the brain tumor. The developed system can be used for postoperative monitoring of changes in the affected area of the tumor, as well as for research in the field of neural networks and medicine. The purpose of the work is to create an informative neural network for the detection of recurrent neoplasms in the patient's brain. The object of the study is a neural network for the segmentation of MRI images. The subject of the study is the characteristics of MRI images and the information neural network tested in the development environment of Python. In the master's dissertation the necessity of creation of the informative neural network, its efficiency in comparison with other existing neural networks is substantiated. The developed neural network allows to detect recurrence of tumors of the brain. In addition, the architecture of this neural network combination can be improved. In the development environment of Python, a neural network ensemble was created and the accuracy of the recognition of the brain tumors was checked. |
