| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Automātika un datortehnika |
| Nosaukums |
Kaulu modeļu interešu faktoru noteikšana, balstoties uz ultraskaņas datiem |
| Nosaukums angļu valodā |
Determination of Factors of Interest in Bone Models Based on Ultrasound Data |
| Struktūrvienība |
12600 Viedo datortehnoloģiju institūts |
| Darba vadītājs |
Aleksandrs Sisojevs |
| Recenzents |
Gints Jēkabsons |
| Anotācija |
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. |
| Atslēgas vārdi |
MAŠĪNMĀCĪŠANĀS, INTEREŠU FAKTORI, KAULU MODELIS, ULTRASKAŅA, SIGNĀLU APSTRĀDE |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
MACHINE LEARNING, FACTOR OF INTEREST, BONE MODEL, ULTRASOUND, SIGNAL PROCESSING |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2023 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
29.05.2023 17:42:18 |
