Pозробка сайту для моніторингу та діагностування стану дітей із відхиленнями зросту

Abstract

Робота присвячена створенню веб-додатку для батьків дітей із порушеннями зросту, що дозволяє здійснювати моніторинг фізичних показників, порівнювати їх з міжнародними та національними нормативами, отримувати персоналізовані рекомендації та нагадування. Метою роботи є розробка локалізованої цифрової платформи, що дає змогу батькам зручно фіксувати та аналізувати зростові дані дитини. У процесі дослідження використано методи порівняльного аналізу існуючих онлайн-інструментів моніторингу зросту, проектування архітектури веб-додатку за шаблоном MVT, а також розробку програмного забезпечення з використанням фреймворку Django, мови програмування Python, бібліотек Matplotlib/Plotly для візуалізації та SQLite для зберігання даних. У результаті реалізовано веб-додаток із модульною архітектурою, підтримкою багатьох країн, можливістю побудови графіків. Особливістю рішення є адаптація під потреби користувачів, що знаходяться за кордоном, і використання українських нормативів розвитку. Результати можуть бути використані в медичних закладах, навчальних установах, а також батьками для самостійного цифрового моніторингу розвитку дитини.

The thesis is devoted to the study of methods for selective encryption of video information. The goal is to study approaches to selective encryption of images based on neural networks and develop a software tool that implements these approaches As part of this work, a comprehensive system for selective image protection was developed. For automatic identification of areas of interest, a neural network model of the U-Net architecture was trained on the Stanford Background Dataset dataset using the PyTorch framework, the Adam optimizer and a cross-entropy loss function, using data augmentation and a training strategy. For cryptographic protection of the selected ROIs, a new 9-round symmetric encryption algorithm was developed and implemented, which uses the PBKDF2 key derivation function, key stream generation based on coupled chaotic tent mappings, global pixel permutation, interleaving of replacement operations, and HMAC-SHA256 for authentication. The implementation is done in Python using the hashlib, hmac, and NumPy libraries.