1. Home page
  2. Search

Ταξινόµηση μελαγχρωµατικών βλαβών με μεθόδους μηχανικής μάθησης

This item is provided by the institution :
National Technical University of Athens   

Repository :
Digital Library of National Technical University of Athens | Dspace@NTUA   

see the original item page
in the repository's web site and access all digital files if the item*



Ταξινόµηση μελαγχρωµατικών βλαβών με μεθόδους μηχανικής μάθησης (EL)
Λαδάκης, Γεώργιος (EL)
Νικήτα, Κωνσταντίνα (EL)
ntua (EL)
Σταφυλοπάτης, Ανδρέας - Γεώργιος (EL)
Στάµου, Γεώργιος (EL)
Ανδρέας - Γεώργιος, Σταφυλοπάτης (EL)
bachelorThesis
2020-09-10
2020-12-21T09:15:49Z
Την τελευταία δεκαετία οι εξελίξεις στον κλάδο της Τεχνητής Νοηµοσύνης (Artificial Intelligence) παρουσιάζουν εκθετική αύξηση. Η διεύρυνση του όγκου δεδοµένων σε συνδυασµό µε την σηµαντική ανάπτυξη των υπολογιστικών πόρων δηµιούργησαν γόνιµο έδαφος για την άνθηση της Βαθιάς Μάθησης (Deep Learning) και εν συνεχεία της ΄Ορασης Υπολογιστών (Computer Vision). ΄Ενα πολλά υποσχόµενο παρακλάδι της ΄Ορασης Υπολογιστών αφορά την υποβοηθούµενη διάγνωση (computer-aided diagnosis) µε την χρήση ιατρικών εικόνων. Σε συνέχεια των παραπάνω, αποφασίσαµε να ασχοληθούµε µε την ταξινόµηση µελαγχρωµατικών ϐλαβών ως καλοήθεις ή κακοήθεις µε την χρήση Συνελικτικών Νευρωνικών ∆ικτύων (Convolutional Neural Networks - CNNs). Σκοπός της παρούσας διπλωµατικής εργασίας είναι η µελέτη των δοµικών στοιχείων των CNNs, η ανάλυση των µεθόδων εκπαίδευσης και αξιολόγησης τους, καθώς και η παρουσίαση των σηµαντικότερων CNN αρχιτεκτονικών. Στη συνέχεια, ακολουθεί η υλοποίηση και ϐελτιστοποίηση µοντέλων µε στόχο την επίτευξη της καλύτερης δυνατής απόδοσης για το συγκεκριµένο πρόβληµα. Τα δεδοµένα για την υλοποίηση των εν λόγω µοντέλων λήφθηκαν από τον διαγωνισµό “ISIC Challenge 2016 - Task 3: Lesion Classification”. Με τη χρήση state-of-the-art αρχιτεκτονικών και µεθόδων Βαθιάς Μάθησης καταφέραµε να ξεπεράσουµε τις επιδόσεις των νικητών του διαγωνισµού. Τέλος, καταλήγουµε σε ορισµένα συµπεράσµατα ενώ προτείνουµε κατευθύνσεις για την περαιτέρω ϐελτίωση της επίδοσης των µοντέλων. (EL)
Βαθιά μάθηση (EL)
Ταξινόµηση (EL)
Συνελικτικά νευϱωνικά δίκτυα (EL)
Τεχνητή νοηµοσύνη (EL)
Μελάνωµα (EL)
Transfer learning (EN)
VGG (EN)
Melanoma (EN)
Efficientnet (EN)
Resnet (EN)
Greek
Εργαστήριο Τεχνητής Νοηµοσύνης και Συστηµάτων Μάθησης (EL)
Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής και Υπολογιστών. Εργαστήριο Συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης και Μάθησης (EL)
Default License
National Technical University of Athens
Digital Library of National Technical University of Athens | Dspace@NTUA
Κεντρική Βιβλιοθήκη Ε.Μ.Π.
Ιδρυματικό Αποθετήριο
Διπλωματικές Εργασίες



*Institutions are responsible for keeping their URLs functional (digital file, item page in repository site)