https://repin.pjwstk.edu.pl/xmlui/handle/186319/920 2026-04-10T11:26:21Z 2026-04-10T11:26:21Z Kuczkowska, Paulina https://repin.pjwstk.edu.pl/xmlui/handle/186319/2072 2023-01-02T12:38:02Z 2023-01-02T00:00:00Z

Przegląd metod przybliżonego dopasowania tekstu do kategorii na przykładzie opisu objawów niepożądanych w badaniach klinicznych Kuczkowska, Paulina Opisy zdarzeń medycznych zebranych w badaniach klinicznych wymagają czasochłonnego oraz podatnego na błędy procesu kodowania zgodnie z międzynarodowymi standardami terminologii medycznej. Celem niniejszej pracy jest zbadanie możliwości wykorzystania metod z dziedziny wyszukiwania informacji w celu automatyzacji procesu klasyfikacji tekstu do słownika MedDRA. W części eksperymentalnej pozyskano dane z 17 badan klinicznych, które poddano oczyszczeniu i wykorzystano przy przypisywaniu wartości LLT na podstawie opisu zdarzenia zawartego w Verbatim Term. Sprawdzono i porównano efektywność metod z zastosowaniem miar odległości łańcuchów znaków (np. miarę Levenshteina) oraz metod opartych na miarach częstości słów tj. miary wielkości przecięcia i podobieństwa kosinusowego. Spośród przebadanych metod najlepszy wynik miary makro F1 równy 0.33 uzyskano dla połączenia miary podobieństwa kosinusowego z miara odległości łańcuchów znaków. Stosunkowo niska efektywność w porównaniu do wyników najnowszych doniesień naukowych możne wynikać z faktu zastosowania prostych bezkontaktowych metod, a także specyfiki słownika MedDRA.

2023-01-02T00:00:00Z Adamczyk, Maciej https://repin.pjwstk.edu.pl/xmlui/handle/186319/2071 2023-01-02T12:09:49Z 2023-01-02T00:00:00Z

Analiza i rozpoznawanie znaków polskiego języka migowego. Adamczyk, Maciej W opisanej pracy magisterskiej autor zają się zagadnieniem rozpoznawania alfabetu polskiego języka migowego (PJM). Ze względu na specyfikę języka mało prac zostało poświęconych tej tematyce. Celem przeprowadzonego badania była detekcja i rozpoznawanie liter języka migowego na zdjęciach i krótkich nagraniach. Do rozwiązania problemu rozpoznawania znaków polskiego języka migowego została wykorzystana segmentacja obrazów, selekcja cech i klasyfkacja. Istotną różnicę tej pracy od innych prac jest to, że wykorzystane zbiory danych zostały stworzone w naturalnych warunkach (różne poziomy oświetlenia i różnorodne tła) oraz bez użycia sensorycznych rękawic do śledzenia ruchu. Pracę możemy podzielić na trzy główne części: stworzenie własnego zbioru filmów alfabetu PJM, przeprowadzenie eksperymentów na tych filmach i przeprowadzenie eksperymentów na zdjęciach. Na początku autor stworzył zbiór nagrań alfabetu PJM, który został nazwany PJMvideos. Następnie dokonał przekształceń tego zbioru tj. skalowanie, interpolacja i wybieranie klatek (ang. sampling). Później przeprowadził eksperymenty na zdjęciach oraz filmach. W pierwszej kolejności badania zostały przeprowadzone na filmach z własnego zbiory danych - PJMvideos, a potem na zdjęciach pozyskanych ze strony sun.aei.polsl.pl i własnego zbioru danych - PJMphotos. Podczas eksperymentów na filmach została przeprowadzona ekstrakcja cech z nagranych klatek. Do tego celu posłużyła sieć konwolucyjna. Natomiast do klasyfikacji gestów została użyta sieć LSTM. W przypadku eksperymentów na zdjęciach, zdjęcia zostały poddane segmentacji za pomocy zmodyfkowanej sieci UNet. Potem był etap klasyfikacji i dostrajania wytrenowanej sieci VGG16, CNN. Oprócz powyższych etapów został stworzony również generator zdjęć w celu poprawy jakości segmentacji zdjęć.

2023-01-02T00:00:00Z Kot-Olędzka, Dominika https://repin.pjwstk.edu.pl/xmlui/handle/186319/2070 2023-01-02T11:53:51Z 2023-01-02T00:00:00Z

Informatyka śledcza jako wyzwanie dla Big Data na przykładzie wybranych platform analitycznych Kot-Olędzka, Dominika Zarówno postęp technologiczny, jak i nieustanny przyrost ilości danych zmuszają kryminologów do przeniesienia śledztwa do cyberprzestrzeni oraz wykorzystania specjalnych narzędzi w dochodzeniach. Odpowiedzią na to zapotrzebowanie jest powstawanie coraz bardziej licznych platform i aplikacji analitycznych. Należą do nich między innymi Intella, Belkasoft i Evimetry. Aplikacje te radzą sobie z obsługą wszystkich cech danych typu Big Data. Ponadto pozwalają na automatyczne przeszukiwanie danych pod kątem nielegalnej zawartości oraz tworzenie powiązań miedzy podejrzanymi. Dzięki temu mogą być wykorzystywane w codziennej pracy dochodzeniowej.

2023-01-02T00:00:00Z Dmochowski, Mariusz https://repin.pjwstk.edu.pl/xmlui/handle/186319/2069 2023-01-02T11:48:57Z 2023-01-02T00:00:00Z

Poprawa jakości nagrań mowy jako metoda wspierająca uczenie maszynowe Dmochowski, Mariusz Głównym celem pracy magisterskiej pod tytułem “Poprawa jakości nagrań mowy jako metoda wspierająca uczenie maszynowe” jest zaprojektowanie modelu opartego o głębokie sieci neuronowe, który sprawdzi możliwości polepszenia jakości mowy dla jej dalszego zastosowania w innych systemach uczenia maszynowego. Rozdział 3 daje przegląd współczesnych metod stosowanych w tego typu zadaniach. Zaczynając od metod klasycznych, poprzez te oparte o uczenie maszynowe, a na głębokich sieciach neuronowych kończąc, autor chciał pokazać przesłanki motywujące do dalszego szukania rozwiązania dla postawionego w tytule problemu. Rozdział 4 pt. “Cykl eksperymentu” nakreśla przyjętą metodykę pracy nad tematem. W rozdziale 5 opisane są trudności, które można napotkać przy wyborze odpowiedniej metryki oceniającej jakość poprawianej mowy. Rozdział 6 krótko opisuje wady i zalety pracy w dziedzinie częstotliwości jak i czasu. Opisane są w nim też motywacje autora stojące za wyborem konkretnych rozwiązań w czasie projektowania eksperymentów z rozdziałów 7, 8. Rozdział 7 jest opisem eksperymentu na dwóch wariacjach autoenkodera wykonanego przez autora. Najlepsze wyniki osiągnęła sieć Unet. Oprócz tego testowano sieć GAN jak i głęboką zespoloną sieć neuronową, ale nie dały spodziewanych rezultatów.

2023-01-02T00:00:00Z