(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Головацький, Михайло Русланович; Синєглазов, Віктор Михайлович
Магістерська дисертація: 160 с., 76 рис., 18 табл., 32 посилань, додаток. Об’єктом дослідження є цілісний процес діагностування патологій коронарних судин на основі ангіографічних зображень. Предметом дослідження виступають алгоритми глибокого навчання й комп’ютерного зору, призначені для автоматичного виявлення гетерогенних судин, сегментації та класифікації стенозу. Метою роботи є розроблення, теоретичне обґрунтування та експериментальна перевірка комплексної системи, що поєднує дві моделі U‐Net для сегментації коронарних артерій і стенозу та модель ResNet для кількісного визначення ступеня стенозу. Запропонована архітектура забезпечує інтегрований ланцюжок «зображення → сегментація → класифікація», що зменшує суб’єктивний вплив лікаря, скорочує час аналізу та створює підґрунтя для стандартизованого клінічного рішення.
Експериментальні дослідження проведено на датасетах ARCADE та CADICA. Наукова новизна полягає в поєднанні каскадних сегментаційних моделей із класифікатором ResNet у єдиній топології, що дає змогу одночасно враховувати морфологію судин і характеристики стенозу, а практичне значення ‐ у можливості інтеграції системи в CAD‐платформи для допоміжної діагностики.