Графовые нейронные сети для задачи классификации с использованием данных МРТ небольшого объема: реферат дипломной работы/Кордонец Н.В., физический факультет, кафедра ядерной физики, руководитель Чернявская Э.А.

Abstract

Объект исследования – методика обработки данных МРТ небольшого объема с использованием графовой нейронной сети. Предметом исследования является реализация работы с наборами данных небольшого объема и реализация решения задачи классификации с использованием графовой нейронной сети. Цель работы – анализ теории графов для дальнейшего моделировании нейронной сети и применение нейросетевых технологий для обработки снимков МРТ небольшого объема. Актуальность данной работы определяется интенсивным развитием нейросетевых подходов, появлением новых архитектур и постоянным расширением спектра задач, решаемых с их применением. Современные модели создаются на основе обновлённых алгоритмических методов и структурных решений, анализ и изучение которых представляют интерес для дальнейших научных исследований и практического внедрения нейросетевых технологий, в том числе в области медицины. Значимость данной дипломной работы на практике заключается в разработке нейросетевой модели для решения задачи классификации снимков МРТ небольшого объема и дальнейшее применение данной модели в системах медицинского контроля и учета заболеваний, связанных с опухолями головного мозга. Дальнейшая перспектива развития данной работы заключается в изучении и применении новых нейросетевых моделей и подходов, связанных с алгоритмами машинного обучения.