| Popis: |
Дана магістерська дисертація присвячена розробленню та реалізації алгоритмічно-програмного методу та програмного забезпечення для розпізнавання зображень рентгенологічних досліджень. В ході даної магістерської дисертації було проаналізовано ряд існуючих алгоритмів та методів розпізнавання зображень, побудови і навчання штучних нейронних мереж та запропоновано новий метод навчання нейронної мережі, що ґрунтується на комплексному використанні методів Adam та SGD, програмна реалізація якого дозволила підвищити точність розпізнавання зображень до 95-97% при збільшенні часу на навчання на 1-2%. У даній магістерській дисертації розроблено програмне забезпечення для розпізнавання злоякісних новоутворень на рентгенологічних зображеннях. This master's thesis is devoted to developing and implementing algorithmic software method and software for image recognition of radiological investigation. The existing algorithms and methods of image recognition, construction and training of artificial neural networks have been analyzed in this master's thesis, the new method of neural network training has been proposed based on complex using the Adam and SGD methods, the software implementation of which allows to increase the accuracy of the image recognition to 95- 97% with an increase in study time by 1-2%. The software of recognising the malignant neoplasms of radiological images has been developed in this master's thesis |
