| dc.contributor.author | Happonen, Mikko | |
| dc.date.accessioned | 2024-04-16T21:32:04Z | |
| dc.date.available | 2024-04-16T21:32:04Z | |
| dc.date.issued | 2024-04-11 | |
| dc.identifier.uri | https://www.utupub.fi/handle/10024/176908 | |
| dc.description.abstract | Tekoälyn käyttäminen osana lääketiedettä kasvaa jatkuvasti. Syväoppimiseen perustuvat konvoluutioneuroverkot tarjoavat muita tekoälymenetelmiä tehokkaamman ja tarkemman tavan esimerkiksi lääketieteellisten kuvien tulkintaan. Tämä tutkielma on kirjallisuuskatsaus, jonka tarkoituksena on perehtyä konvoluutioneuroverkkojen käyttöön magneettikuvien analysoinnissa ja aivokasvainten tunnistamiseen magneettikuvista eri konvoluutioneuroverkkoihin perustuvien arkkitehtuurien avulla. Konvoluutioneuroverkot ovat laskennallisia tiedon käsittelyn malleja, jotka perustuvat ihmisaivojen rakenteeseen ja matemaattiseen konvoluutioon. Konvoluutioneuroverkot sopivat hyvin analysoimaan esimerkiksi aivojen magneettikuvia ja tunnistamaan magneettikuvasta kasvaimen. Magneettikuvaus on kehossa olevien vety-ytimien protoneiden kvanttimekaanisiin ominaisuuksiin perustuva menetelmä, jolla saadaan tarkkoja kuvia esimerkiksi aivojen kudoksista. Magneettikuvan käsittely konvoluutioneuroverkossa tapahtuu sen kerrosten ja luokittelijoiden ominaisuuksien avulla. Tutkielmassa käsitellyt konvoluutioneuroverkkojen arkkitehtuurit, EfficientNet, HTTU-Net ja GoogLeNet, onnistuvat kaikki analysoimaan aivojen magneettikuvan ja tunnistamaan siitä aivokasvaimen. | |
| dc.format.extent | 30 | |
| dc.language.iso | fin | |
| dc.rights | fi=Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.|en=This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.| | |
| dc.subject | syväoppiminen, konvoluutioneuroverkko, magneettikuvaus, aivokasvain | |
| dc.title | Konvoluutioneuroverkot aivokasvainten magneettikuvauksessa | |
| dc.type.ontasot | fi=Kandidaatintutkielma|en=Bachelor's thesis| | |
| dc.rights.accessrights | avoin | |
| dc.identifier.urn | URN:NBN:fi-fe2024041618154 | |
| dc.contributor.faculty | fi=Teknillinen tiedekunta|en=Faculty of Technology| | |
| dc.contributor.studysubject | fi=Lääketieteellinen tekniikka ja terveysteknologia|en=Biomedical Engineering and Health Technology| | |
| dc.contributor.department | fi=Tietotekniikan laitos|en=Department of Computing| | |
