Deep learning alapú szoftver diagnosztikai teljesítményének vizsgálata mellkasröntgen vizsgálatok esetében

A tétel rövid nézete
dc.contributor.advisorSik, Máté
dc.contributor.advisordeptÁltalános Orvostudományi Kar::Orvosi Képalkotó Intézet::Radiológiai Tanszék
dc.contributor.authorCs. Szabó, Hanna Virág
dc.contributor.departmentDE--Általános Orvostudományi Kar
dc.contributor.opponentBányai, Emese
dc.contributor.opponentPetró, Attila Mátyás
dc.contributor.opponentdeptÁltalános Orvostudományi Kar::Sürgősségi Orvostani Tanszék
dc.contributor.opponentdeptÁltalános Orvostudományi Kar::Orvosi Képalkotó Intézet::Radiológiai Tanszék
dc.date.accessioned2025-05-19T08:03:35Z
dc.date.available2025-05-19T08:03:35Z
dc.date.created2025-05-13
dc.description.abstractEzen diplomamunka elsődleges célja volt bemutatni az AI alkalmazhatóságát a mellkasröntgen vizsgálatoknál, különösképpen a tüdőgyulladás diagnosztizálásában. A dolgozatban bemutatásra került a mellkasröntgen szerepe a diagnosztikában és a legfontosabb eltérései radiológiai szempontból. Igyekeztem átfogó képet adni az AI technológiai alapjairól, felépítéséről, működéséről és alkalmazásáról a mellkasröntgen vizsgálatokban, valamint összegyűjteni és ismertetni az AI legfontosabb előnyeit, hátrányait a mindennapokban és az orvosi képalkotásban. A kutatásom során vizsgáltam és értékeltem a DEKK Sürgősségi Klinika röntgenberendezésén telepített LUNIT INSIGHT CXR mesterséges intelligencián alapuló szoftver diagnosztikai teljesítményét. Ezek az AIrendszerek képesek a tüdőgyulladás korai felismerésére, azonban továbbra is kihívást jelent az álpozitív és álnegatív diagnózisok aránya, amely befolyásolja az alkalmazás megbízhatóságát.
dc.description.courseáltalános orvos
dc.description.courseactnappali
dc.description.courselangmagyar
dc.description.degreeegységes, osztatlan
dc.format.extent47
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2437/390083
dc.language.isohu
dc.rights.infoHozzáférhető a 2022 decemberi felsőoktatási törvénymódosítás értelmében.
dc.subjectAI
dc.subjectmellkasröntgen
dc.subjectradiológia
dc.subject.dspaceOrvostudomány::Radiológia
dc.titleDeep learning alapú szoftver diagnosztikai teljesítményének vizsgálata mellkasröntgen vizsgálatok esetében
Fájlok
Eredeti köteg (ORIGINAL bundle)
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nincs kép
Név:
Diplomamunka.pdf
Méret:
31.04 MB
Formátum:
Adobe Portable Document Format
Leírás:
Diplomamunka
Megjelenítés
Engedélyek köteg
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nincs kép
Név:
license.txt
Méret:
2.35 KB
Formátum:
Item-specific license agreed upon to submission
Leírás:
Letöltés
Gyűjtemények
Hallgatói dolgozatok (Általános Orvostudományi Kar)