Личный кабинет

Дипломная работаИнформационные технологии

Готовая работа №141456 от пользователя Успенская Ирина

Разработка информационной системы для анализов медицинских снимков и диагностики заболеваний на основе нейронных сетей

Name: Разработка информационной системы для анализов медицинских снимков и диагностики заболеваний на основе нейронных сетей
Price: 1525.00 RUB

1 525 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 61

Год написания: 2025

Успенская Ирина

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

Введение 5
1 Анализ предметной области для анализа медицинских снимков и диагностики заболеваний на основе нейронных сетей и методов решения 8
1.1 Введение в предметную область. Пневмония и методы её диагностики 8
1.2 Применение и анализ существующих решений на базе искусственного интеллекта для диагностики пневмонии 9
1.3 Перспективы развития и внедрения ИИ в диагностику пневмонии 13
1.4 Описание работы системы. Постановка задачи 16
1.5 Выбор инструментов и среды разработки 20
1.6 Выводы по первому разделу 22
2. Проектирование информационной системы для анализа медицинских снимков и диагностики заболеваний на основе нейронных сетей 23
2.1. Диаграмма прецедентов 23
2.2 Диаграмма взаимодействий 26
2.3 Диаграмма состояний 28
2.4 Сценарии использования и обработка исключений 30
2.6 DFD-диаграмма (Диаграмма потоков данных) 32
2.7 Расчёт предварительной стоимости проекта (FP/LOC–метрики) 33
2.8 Диаграмма классов 36
2.9 Выводы по второму разделу 39
3 Реализация и оценка эффективности интеллектуальной системы анализа медицинских снимков и диагностики заболеваний на основе нейронных сетей и методов решения 41
3.1 Обучение нейросетевой модели 41
3.2 Интерфейс и архитектура веб-приложения 45
3.3 Руководство пользователя 48
3.4 Контрольный пример 50
3.5 Перспективы применения 52
3.6 Выводы по третьему разделу 53
Заключение 55
Список использованных источников 56
Приложение А 59

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

С развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, их применение в медицине приобретает всё более важную роль, становясь неотъемлемой частью современного подхода к диагностике и лечению заболеваний. ИИ позволяет значительно повысить точность диагностических процессов, обеспечить более быстрый разбор медицинских данных и снизить нагрузку на врачей, особенно при обработке огромных объемов информации. Одной из наиболее перспективных и востребованных областей применения ИИ является анализ медицинских изображений, таких как рентгеновские снимки, магнитно-резонансные томограммы (МРТ), компьютерные томограммы (КТ) и другие виды визуализаций [1, 6].
Эта сфера особенно важна для современных больниц и клиник, где быстрое и точное распознавание патологий на изображениях может спасти жизнь. Технологии искусственного интеллекта помогают врачам не только повысить уровень точности диагностики, но и значительно сократить время, необходимое для получения результатов. Благодаря автоматизированным системам, основанным на сложных алгоритмах машинного обучения, появилась возможность быстро и объективно выявлять признаки заболеваний, что особенно важно при перегруженности медицинских учреждений или недостаточном количестве высококвалифицированных специалистов [1, 12].

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

1 Анализ предметной области для анализа медицинских снимков и диагностики заболеваний на основе нейронных сетей и методов решения
1.1 Введение в предметную область. Пневмония и методы её диагностики
Пневмония – воспалительное заболевание лёгких, чаще всего вызываемое инфекцией. Она может быть вызвана бактериями, вирусами, грибками и даже паразитами. При этом заболевании в лёгких накапливается жидкость и слизь, что затрудняет дыхание и нарушает газообмен. Особенно опасна пневмония для пожилых людей, маленьких детей и людей с ослабленным иммунитетом [1].
Как правило, пневмония сопровождается такими симптомами, как высокая температура, кашель, боль в груди, озноб, одышка и общая слабость. Однако, по одним только симптомам поставить точный диагноз невозможно – многие другие заболевания дыхательной системы могут проявляться похоже. Поэтому для подтверждения диагноза врачам требуется использовать инструментальные и лабораторные методы [2].
Самый распространённый и доступный способ диагностики пневмонии – это рентген грудной клетки. Этот метод позволяет увидеть участки воспаления в лёгких в виде затемнений на снимке. Именно рентгенография помогает врачам подтвердить или опровергнуть диагноз, особенно в тех случаях, когда клиническая картина неоднозначна [2, 3, 31].
Однако, рентгеновские снимки тоже имеют свои ограничения. Иногда признаки пневмонии выражены слабо, особенно на ранних стадиях. Кроме того, оценка изображения зависит от опыта и внимательности врача: два специалиста могут по-разному интерпретировать один и тот же снимок. Это повышает риск ошибок в диагностике [4].

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1 Брейд Р. Пневмония. – М.: Медицина, 2020.
2 Клинические рекомендации. Диагностика и лечение пневмонии. – Минздрав РФ, 2021.
3 West J. B. Pulmonary Pathophysiology. – Lippincott, 2020.
4 Garcia E. et al. Radiology Diagnosis of Pneumonia. – Journal of Thoracic Imaging, 2019.
5 Muller N. L. Imaging of the Chest. – Saunders, 2018.
6 Topol E. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. – Basic Books, 2019.
7 Esteva A. et al. A guide to deep learning in healthcare. – Nature Medicine, 2019.
8 LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep learning. – Nature, 2021.
9 Litjens G. et al. A survey on deep learning in medical image analysis. – Medical Image Analysis, 2020.
10 Rajpurkar P. et al. CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning. – arXiv preprint, arXiv:1711.05225, 2022.
11 Wang L., Wong A. COVID-Net: A Tailored Deep Convolutional Neural Network Design for Detection of COVID-19 Cases from Chest X-Ray Images. – arXiv preprint, arXiv:2003.09871, 2020.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Разработка информационной системы для анализов медицинских снимков и диагностики заболеваний на основе нейронных сетей

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net