Neurális háló alapú megoldás orvosi leletek automatikus szegmentálásához

A tétel rövid nézete
dc.contributor.advisorBogacsovics, Gergő
dc.contributor.authorSzimeonov, Viktória
dc.contributor.departmentDE--Informatikai Karhu_HU
dc.date.accessioned2022-04-20T12:20:45Z
dc.date.available2022-04-20T12:20:45Z
dc.date.created2022-04-20
dc.description.abstractAz utóbbi években a mesterséges intelligencia már életünk szinte minden területén beépült. Otthonunk és életünk napról napra okosabb lesz: okostelefonok, tévék, porszívók, hangszórók és egyebek. Napjainkban jelentősen megnőtt a mesterséges intelligenciát (MI) és orvostudománnyal összekötő kutatások száma. Ezek célja megközelíteni, vagy akár meghaladni a szakemberek teljesítményét, ezáltal jelentősen javítva akár a betegek ellátását is. Jól mutatja a mesterséges intelligencia és a beteg ellátás, valamint orvostudomány egyre szorosabb kapcsolatát az, hogy a mai napig egyre több kutatás foglalkozik ezen témával, illetve egyre több területre törnek be, majd pedig látszólag hódítják azt meg a különféle MI megoldások. Egyik ilyen terület az automatizált diagnózis, melynek során próbáljuk automatizálni a betegek diagnosztizálását. Mesterséges intelligencia képes például teljesen testreszabott kezeléseket, diétákat vagy edzéseket készíteni a különféle emberek számára, figyelembe véve azok egyéni karakterisztikáit, szokásait. Ezen felsorolt eredmények mindegyikét az utóbbi pár évben elért eredmények, az egyre szofisztikáltabb, pontosabb hálózatok és az új, erősebb hardverek tették lehetővé. Kutatásom során egy olyan rendszer tervezését ás fejlesztését valósítottam meg, amely lehetőséget nyújt egy, az orvostudomány területén létező, valós probléma mesterséges intelligenciával történő megoldására. A dolgozatban különböző, kifejezetten orvosi problémák esetén használt architektúrákat (pl. FCN, UNet, Mobile Segnet) vizsgálok meg agyi tudomorok pontos és hatékony, automatizált szegmentálásának érdekében, valamint részletezem azok előnyeit, hátrányait. Ezenfelül bemutatom azon eredményeket is, melyeket a kutatás során vizsgált, jobban teljesítő algoritmusok kombinálásával kaptunk.hu_HU
dc.description.courseProgramtervező informatikushu_HU
dc.description.degreeBSc/BAhu_HU
dc.format.extent30hu_HU
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2437/330991
dc.language.isohuhu_HU
dc.subjectNeurális hálóhu_HU
dc.subjectKépszegmentáláshu_HU
dc.subjectOrvosi képszegmentáláshu_HU
dc.subjectAutomatizált diagnózishu_HU
dc.subjectmesterséges intelligenciahu_HU
dc.subjectEnsemblehu_HU
dc.subjectAdaptive Boostinghu_HU
dc.subjectMajority Votinghu_HU
dc.subject.dspaceDEENK Témalista::Informatikahu_HU
dc.titleNeurális háló alapú megoldás orvosi leletek automatikus szegmentálásáhozhu_HU
Fájlok
Gyűjtemények
Hallgatói dolgozatok (Informatikai Kar)