Розробка системи для аналізу рентгенівських зображень за допомогою комп’ютерного зору та алгоритмів глибокого навчання
Автор: Баранецький Михайло-Святослав Васильович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційно-вимірювальні технології у робототехніці
Інститут: Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2024-2025 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Суть проекту – розробка та впровадження веб-сервісу для класифікації захворювань на основі рентгенівських знімків грудної клітки. Сервіс використовує сучасні алгоритми комп’ютерного зору та глибокого навчання для аналізу медичних зображень і виявлення патологій. Розроблений веб-сервіс має чітко визначену архітектуру, яка включає нейронну мережу для аналізу знімків, серверну частину для обробки запитів та базу даних для зберігання результатів. Система забезпечує користувачів простим у використанні інтерфейсом і високою точністю діагностики. У процесірозробкибулообґрунтовановибір моделей нейронних мереж, налаштованоїхгіперпараметри та проведено навчання на реальнихданих, зібраних у відкритомунаборі NIH Chest X-rays. Проведено оцінкупродуктивностімоделі, а такожтестуваннявсьогосервісу. Об’єкт дослідження – класифікація захворювань на основі рентгенівських знімків, з використанням машинного навчання. Предмет дослідження – веб-сервіс, який реалізує моделі машинного навчання для аналізу рентгенівських знімків та їх навчання. Мета дослідження - розробити веб-сервіс для автоматичної класифікації захворювань із високою точністю, який буде доступним і зручним для користувачів. Результатом успішного завершення цього проекту є повністю функціональний веб-сервіс, здатний автоматично аналізувати рентгенівські знімки грудної клітки для виявлення потенційних захворювань. Сервіс використовує сучасні моделі глибокого навчання, навчені на великому наборі даних, що забезпечує високий рівень точності. Він має потенціал для розширення, включаючи інтеграцію з медичними інформаційними системами, створення API для доступу до функціоналу іншими додатками та додавання нових функцій, таких як рекомендації на основі результатів аналізу. Ключові слова: веб-сервіс, комп’ютерний зір, рентгенівські знімки, глибоке навчання, класифікація захворювань.