Bukovinian State Medical University
Цифровий Репозиторій - Інтелектуальні Фонди Буковинського державного медичного університетуNot a member yet
25814 research outputs found
Sort by
Симуляційне навчання як важливий компонент підготовки здобувачів освіти в галузі охорони здоров’я
No full textMachine learning in spectroscopic analysis of saliva: evaluation of the effectiveness of clustering and deep neural networks for the detection of oral cancer
No full textМета – оцінити ефективність кластеризації та згорткових нейронних мереж у спектроскопічному аналізі слини для скринінгу раку ротової порожнини та визначити оптимальний підхід до класифікації спектрів.
Висновки. Неконтрольовані методи є неефективними через високе перекриття спектрів різних груп. Натомість CNN забезпечує високу точність класифікації, що робить її перспективним інструментом для автоматизованого скринінгу РРП.
Objective – to evaluate the effectiveness of clustering methods and CNNs in the saliva spectroscopic analysis for OC screening and determine the optimal approach for spectral classification.
Conclusions. Unsupervised clustering methods proved in effective due to the high overlap of spectra from different groups. In contrast, CNNs demonstrated high classification accuracy, making them a promising tool for automated OC screening
Порівняльна характеристика програмного забезпечення для Холтерівського моніторування ЕКГ найбільш розповсюджених та доступних в Україні виробників
No full text
Кардіометаболічні ризики у пацієнтів із метаболічно-асоційованою стеатотичною хворобою печінки
Get PDFМагістерська кваліфікаційна робота за спеціальністю 222 Медицина. Керівник: д.мед.н., професор БДМУ Присяжнюк В.П. Рецензенти: д.мед.н., професор кафедри внутрішньої медицини Волошина Л.О.; канд.мед.н., доцент кафедри внутрішньої медицини, клінічної фармакології та професійних хвороб Павлюкович Н.Д.Мета дослідження. Вивчити шляхом ретроспективного дослідження особливості розвитку уражень серцево-судинної системи у хворих на стеатотичну хворобу печінки, дослідити спільні метаболічні основи їх формування, оптимізувати їх ранню діагностику та шляхи корекції
Розробка інтерактивних симуляційних програм для підготовки до екстрених медичних ситуацій
No full textФактори ризику розвитку дихальної недостатності у пацієнтів з ХОЗЛ, які перенесли COVID-19, роль супутньої патології
Get PDFМагістерська кваліфікаційна робота за спеціальністю 222 Медицина. Керівник: канд.мед.н., доцент кафедри внутрішньої медицини, клінічної фармакології та професійних хвороб БДМУ Каньовська Л.В. Рецензенти: професор кафедри внутрішньої медицини д.мед.н. Волошина Л.О.; доцент кафедри внутрішньої медицини канд.мед.н. Оліник О.Ю.Мета роботи: Визначити фактори ризику розвитку дихальної недостатності у пацієнтів з хронічним обструктивним захворюванням легень (ХОЗЛ), які перенесли COVID-19, з урахуванням впливу супутньої патології та визначити клініко-патогенетичні особливості
