Реферат выполнен в срок. Тема раскрыта. Спасибо!
Информация о работе
Подробнее о работе
Нейронные сети в медицине- диагностика заболеваний по медицинским изображениям 2026
- 19 страниц
- 2026 год
- 0 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Актуальность темы обусловлена несколькими факторами. Во-первых, ежегодно в мире выполняется миллиарды медицинских исследований с получением изображений: рентгенография, магнитно-резонансная томография, компьютерная томография, маммография. Анализ этих снимков выполняется врачами-рентгенологами, количество которых растет медленнее, чем объем исследований. Дефицит кадров приводит к увеличению нагрузки на специалистов, росту утомляемости и, как следствие, диагностическим ошибкам. По данным Всемирной организации здравоохранения, доля ошибочных интерпретаций медицинских изображений достигает четырех процентов, что при огромном количестве исследований составляет сотни тысяч неправильных диагнозов ежегодно.
Во-вторых, современные нейронные сети, особенно сверточные архитектуры, достигли точности распознавания патологий на изображениях, сопоставимой или превышающей точность человека-эксперта. В ряде задач — выявление признаков пневмонии на рентгенограммах грудной клетки, обнаружение микрокровоизлияний на томограммах головного мозга, сегментация опухолевых очагов — алгоритмы демонстрируют чувствительность выше девяноста процентов. Это открывает возможность использования нейросетей не как замены врачу, а как инструмента первичного отбора и поддержки принятия решений.
В-третьих, внедрение нейросетей в клинический процесс сдерживается не столько техническими ограничениями, сколько отсутствием протоколов валидации, юридических норм и размеченных наборов данных. Изучение темы необходимо для выработки правил применения алгоритмов в реальной медицинской практике: определение минимального размера обучающей выборки, стандартизация метрик качества, разграничение ответственности между врачом и программой при постановке диагноза по изображению.
Таким образом, данная тема имеет высокую практическую значимость для оптимизации работы диагностических отделений и повышения точности выявления заболеваний по медицинским снимкам.
Целью данной работы является изучение нейронных сетей в медицине для диагностики заболеваний по медицинским изображениям, исходя из поставленной цели, были определены следующие задачи:
- Рассмотреть принципы распознавания медицинских изображений нейронными сетями;
- Исследовать использование нейронных сетей для диагностики по рентгену, МРТ и КТ;
- Охарактеризовать ограничения применения нейронных сетей при диагностике по медицинским изображениям.
Структура данной работы состоит из: введения, 3 глав, заключения и списка используемой литературы.
ВВЕДЕНИЕ 3
1. Принципы распознавания медицинских изображений нейронными сетями 5
2. Использование нейронных сетей для диагностики по рентгену, МРТ и КТ 9
3. Проблемы применения нейронных сетей при диагностике по медицинским изображениям 13
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 17
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 19
Работа оформлено согласно большинству ГОСТов
По всей работе ссылки или подстрочные или в квадратных скобках (в разных работах по разному)
Делаю заказы в программе Microsoft Word в формате doc☝️. А значит открывать файл необходимо на компьютере и ТОЛЬКО через программу Microsoft Word☝️.
Не нужно открывать файл через телефон и через какую либо ДРУГУЮ программу кроме Microsoft Word☝️
Работа в формате doc, если вы поменяете формат на docx, то оригинальность может упасть, поэтому НЕ меняйте формат работы. Название файла менять можно сколько угодно
Опыт написания студенческих работ более 20 лет, поэтому можете с уверенностью скачать данную работу, вставить титульный лист и сдать преподавателю, получить оценку «5», или «4».
Работа прошла пройдет и по системе -antiplagiat.ru, -Антиплагиат ВУЗ, Руконтекст и многие другие. Не проходит Финансовый институт (org.fa.ru), Плеханова, Страйк – для них нужно использовать другой способ оригинальности
Если возникли проблемы с оригинальностью– не отправляйте на перерасчет – Напишите мне (Алексей К.) и я исправлю, если что то не так
1. Абдуллаев А.Ф. Искусственный интеллект и компьютерное зрение в медицинской диагностике: инновационные подходы к анализу изображений / А.Ф. Абдуллаев, Д.М. Алашкуров // Oriens. – 2025. – № 6. – С. 374-383.
2. Боровкова Е.А. Разработка системы для диагностики пневмонии с помощью нейронной сети: ВКР магистра / Е.А. Боровкова. – Иваново: ИГЭУ, 2025. – 100 с.
3. Вувуникян Ю.М. Применение вейвлет-нейронных сетей для обработки медицинских изображений / Ю.М. Вувуникян, С.А. Зайкова // Наука и инновации. – 2025. – № 8. – С. 79-83.
4. Голубков В.В. Нейронные сети в медицине: диагностика заболеваний по медицинским изображениям: учебное пособие / В.В. Голубков. – М.: Лаборатория знаний, 2024. – 312 с.
5. Дусмуратов А.Ш. Исследование решения задачи распознавания частей тела на рентгеновских снимках на edge устройствах: выпускная квалификационная работа / А.Ш. Дусмуратов; под рук. А.А. Белоусова. – Самара: Самарский национальный исследовательский университет им. С.П. Королева, 2024. – 87 с.
6. Лукьянова Н.А. Применение сверточных нейронных сетей для классификации МРТ здоровых коленных суставов и с признаками остеоартрита / Н.А. Лукьянова, Е.Е. Голденок, К.Е. Черняк // Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2024): материалы XXIII Международной конференции. – Томск: Изд-во Томского гос. ун-та, 2024. – С. 548-553.
7. Оценка качества работы искусственного интеллекта в выявлении дегенеративных заболеваний пояснично-крестцового отдела позвоночника / А.А. Тарасов [и др.] // Травматология и ортопедия России. – 2024. – № 3. – С. 45-56.
8. Пан А.Э. Исследование и сравнение нейросетевых моделей генерации заключения для радиологических снимков / А.Э. Пан, С.В. Аксёнов // Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XXII Международной научно-практической конференции. – Томск: Изд-во ТПУ, 2025. – С. 318-321.
9. Поляков Е.В. Исследование одноэтапной нейронной сети глубокого обучения для анализа биомедицинских изображений / Е.В. Поляков, В.В. Дмитриева, Е.В. Шувалова [и др.] // Фундаментальные и Прикладные Проблемы Техники и Технологии. – 2025. – № 3. – С. 119-125.
10. Семенов Д.А. Глубокое обучение для анализа медицинских изображений: от теории к практике: монография / Д.А. Семенов. – СПб.: БХВ-Петербург, 2023. – 288 с.
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
