| Form of studies |
Master |
| Title of the study programm |
Automation and Computer Engineering |
| Title in original language |
Kaulu modeļu interešu faktoru noteikšana, balstoties uz ultraskaņas datiem |
| Title in English |
Determination of Factors of Interest in Bone Models Based on Ultrasound Data |
| Department |
Viedo datortehnoloģiju institūts |
| Scientific advisor |
Aleksandrs Sisojevs |
| Reviewer |
Gints Jēkabsons |
| Abstract |
Maģistra darba ietvaros tiek izpētīta iespēja ar mašīnmācīšanās pieejām noteikt
interešu faktorus datiem, kas tika iegūti, skenējot kaulu audu imitējošos un
osteoporozes stāvokli modelējošos fantomus (kaulu modeļus), kuriem atbilstošā
stāvokļa novērtējums rada grūtības sarežģītās un daudzslāņu struktūras dēļ. Darba
mērķis ir izstrādāt un eksperimentāli pārbaudīt risinājumu kaulu modeļu interešu
faktoru noteikšanai, balstoties uz ultraskaņu spatiotemporālo viļņu profiliem.
Darbā tiek izpētītas eksistējošas kaulu ultraskaņas signālu apstrādes un neirona
tīklu tehnoloģijas. Tiek aprakstītas darbā ietvaros izstrādātā risinājumā izmantotās
metodes kaulu modeļu ultraskaņas datu nolasīšanai, apstrādei un sagatavošanai
mašīnmācīšanas uzdevumiem, neirona tīklu modeļa īstenošanai, apmācībai un
testēšanai. Izstrādātais risinājums tiek eksperimentāli pārbaudīts, un eksperimentu gaitā
iegūtie rezultāti tiek analizēti un salīdzināti.
Šis maģistra darbs tika veikts projekta LZP FLPP Nr. lzp -2021/1-0290
"Visaptverošs kaulu un muskuļu audu stāvokļa novērtējums, izmantojot kvantitatīvu
ultraskaņu (BoMUS)" ietvaros.
Maģistra darbs ir rakstīts latviešu valodā un satur 77 lappuses, 36 attēlus, 9
tabulas, 1 pielikumu un 77 informācijas avotus. |
| Keywords |
MAŠĪNMĀCĪŠANĀS, INTEREŠU FAKTORI, KAULU MODELIS, ULTRASKAŅA, SIGNĀLU APSTRĀDE |
| Keywords in English |
MACHINE LEARNING, FACTOR OF INTEREST, BONE MODEL, ULTRASOUND, SIGNAL PROCESSING |
| Language |
lv |
| Year |
2023 |
| Date and time of uploading |
29.05.2023 17:42:18 |
