Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75285| Название: | Исследование миокардиальной перфузии методами машинного обучения и искусственного интеллекта |
| Авторы: | Кандыбо, Андрей Сергеевич |
| Научный руководитель: | Мерзликин, Борис Сергеевич |
| Ключевые слова: | подготовка данных; метод главных компонент; дисперсионный анализ; случайный лес деревьев; сверточные нейронные сети; data preparation; principal component analysis; analysis of variance; random forest of trees; convolutional neural networks |
| Дата публикации: | 2023 |
| Библиографическое описание: | Кандыбо А. С. Исследование миокардиальной перфузии методами машинного обучения и искусственного интеллекта : бакалаврская работа / А. С. Кандыбо ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа ядерных технологий (ИЯТШ), Отделение экспериментальной физики (ОЭФ) ; науч. рук. Б. С. Мерзликин. — Томск, 2023. |
| Аннотация: | В данной работе разработан инструмент для анализа перфузии миокарда методами машинного обучения и искусственного интеллекта. Проведена работа по отбору признаков для обучения классификаторов. Также проанализированы результаты тестирования обученных моделей. In this paper, a tool has been developed for analyzing myocardial perfusion using machine learning and artificial intelligence methods. Work was carried out on the selection of features for training classifiers. The results of testing of trained models are also analyzed. |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75285 |
| Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| TPU1457836.pdf | 1,44 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.