Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75285| Title: | Исследование миокардиальной перфузии методами машинного обучения и искусственного интеллекта |
| Authors: | Кандыбо, Андрей Сергеевич |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Мерзликин, Борис Сергеевич |
| Keywords: | 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 |
| Issue Date: | 2023 |
| Citation: | 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. |
| Abstract: | 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 |
| Appears in Collections: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| TPU1457836.pdf | 1,44 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.