Дипломная работа на тему: Информационная система выявления признаков коронавирусной инфекции по медицинским снимкам

План работы:

ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. ОБЗОР ИЗВЕСТНЫХ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ 9
1.1. Анализ существующих методов диагностики COVID-19 на основе изображений и нейронных сетей 9
1.2. Анализ существующих продуктовых решений 15
1.2.1. Программный продукт «RADLogics» 15
1.2.2. Программный продукт «Detected-X» 16
1.3. Вывод по первой главе 17
ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ И ПОСТРОЕНИЕ РЕШЕНИЯ 19
2.1. Описание предметной области 19
2.2. Выбор средств разработки серверной части 20
2.2.1. Особенности web-фреймворка Django 21
2.2.2. Особенности web-фреймворка ExpressJS 22
2.2.3. Выбор инструмента разработки серверной части приложения 23
2.3. Выбор средств разработки клиентской части 23
2.3.1. Особенности web-фреймворка Angular 24
2.3.2. Особенности библиотеки ReactJS 24
2.3.3. Особенности библиотеки Vue.js 26
2.3.4. Выбор инструмента разработки клиентской части приложения 27
2.3.5. Выбор архитектуры нейронной сети 27
2.4. Выводы по второй главе 35
ГЛАВА 3. ОПИСАНИЕ ПРАКТИЧЕСКОЙ ЧАСТИ 37
3.1. Подготовка изображений и разработка программы для их обработки 37
3.2. Разработка программы для получения предобученной модели 43
3.3. Описание методологии проведения экспериментов по оценке работоспособности и качеству проектных решений 50
3.4. Разработка серверной части 51
3.5. Разработка клиентской части 55
3.6. Выводы по третьей главе 58
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 60
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 62