Магістерські роботи (БМК)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система раннього виявлення сепсису на основі аналізу багатовимірних часових рядів життєвих показників пацієнтів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Мошко, Сергій Володимирович; Кучанський, Олександр ЮрійовичМагістерська дисертація за темою «Інтелектуальна система раннього виявлення сепсису на основі аналізу багатовимірних часових рядів життєвих показників пацієнтів» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики факультету біомедичної інженерії Мошком Сергієм Володимировичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-науковою програмою «Комп’ютерні науки» та складається зі: вступу; 5 розділів, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 43 джерела. Загальний обсяг роботи 152 сторінки, у тому числі 132 сторінках основного тексту, 14 рисунків, 32 таблиці, 54 формули. Актуальність теми. Сепсис залишається однією з провідних причин смертності у відділеннях інтенсивної терапії: щорічно у світі реєструється близько 49 мільйонів випадків, понад 11 мільйонів з яких завершуються летальним результатом. Кожна година затримки з адекватною антибіотикотерапією збільшує ризик летального наслідку на 7–8%. Традиційні шкали (SOFA, qSOFA) реактивні і фіксують стан, коли органна дисфункція вже сформована, тому актуальною є розробка інтелектуальних систем, здатних виявляти ранні відхилення на основі багатовимірних часових рядів життєвих показників. Мета і задачі дослідження. Метою роботи є визначення ефективності застосування архітектури варіаційного автоенкодера з механізмом уваги (Attention-VAE) для раннього виявлення сепсису шляхом аналізу багатовимірних часових рядів життєвих показників пацієнтів ВІТ. Сформульовано задачі: проаналізувати сучасний стан проблеми та обґрунтувати підхід без учителя; розробити математичну формалізацію задачі як детектування аномалій; спроєктувати архітектуру Attention-VAE з GRUенкодером та механізмом уваги; реалізувати конвеєр передобробки даних PhysioNet Challenge 2019; провести експериментальне оцінювання та порівняння з XGBoost і LSTM; дослідити інтерпретованість через аналіз ваг уваги та латентного простору; оцінити клінічну значущість результатів. Об’єкт дослідження. Процес раннього виявлення сепсису у відділеннях інтенсивної терапії на основі безперервного моніторингу життєвих показників пацієнтів. Предмет дослідження. Методи та алгоритми виявлення аномалій у багатовимірних часових рядах медичних даних із використанням архітектури варіаційного автоенкодера з механізмом уваги. Методи дослідження. Методи теорії ймовірностей та математичної статистики — для формалізації задачі виявлення аномалій; методи глибокого навчання (GRU, attention, VAE); методи машинного навчання (XGBoost, LSTM) як базові моделі для порівняння; методи зниження розмірності (t-SNE, UMAP) для аналізу латентного простору; методи статистичного оцінювання якості (Accuracy, F1-score, Precision, Recall, ROC-AUC, PR-AUC). Наукова новизна одержаних результатів. Вперше запропоновано застосування архітектури Attention-VAE для задачі раннього виявлення сепсису на основі багатовимірних часових рядів, що поєднує переваги навчання без учителя з можливістю інтерпретації через механізм уваги. Удосконалено методику аналізу інтерпретованості моделей виявлення аномалій у медичних часових рядах. Дістало подальшого розвитку застосування методів зниження розмірності для верифікації якості латентних представлень моделей виявлення аномалій. Практичне значення одержаних результатів. Розроблено програмну реалізацію інтелектуальної системи раннього виявлення сепсису, яку можна інтегрувати з існуючими системами моніторингу пацієнтів у ВІТ. Характер навчання без учителя спрощує впровадження у нових клінічних закладах без потреби у дорогій розмітці. Низька частка хибнопозитивних спрацювань (FPR = 0,15%) мінімізує проблему alarm fatigue. Модель досягла F1 = 0,8286, ROCAUC = 0,8893, Precision = 0,9869, Recall = 0,714.Документ Відкритий доступ Розробка алгоритмів керування зі зворотним зв’язком лікування захворювання на гепатит Б та С(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) М'який, Олександр Олегович; Зеленський, Кирило ХаритоновичМагістерська дисертація за темою «Розробка алгоритмів керування зі зворотним зв’язком лікування захворювання на гепатит Б та С» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ М’яким Олександром Олеговичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-науковою програмою «Комп’ютерні науки». Робота складається зі: вступу; 5 розділів (Огляд літературних джерел та аналогів алгоритмів керування біомедичними процесами; Засоби реалізації математичної моделі динаміки гепатиту С; Обґрунтування побудови системи керування терапією та вибору методів; Інформаційне забезпечення, програмна реалізація та експериментальні дослідження; Узагальнення результатів роботи), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 35 найменувань та додатків. Загальний обсяг роботи становить 96 сторінки. Актуальність теми. Вірусний гепатит С є однією з найбільш гострих медичних проблем глобального масштабу через високу здатність патогену до мутацій та хронізації процесу. Стандартні методи терапії часто супроводжуються значною токсичністю та нестабільною ефективністю, що зумовлює потребу в розробці індивідуальних стратегій лікування. Використання методів теорії оптимального керування у поєднанні з математичним моделюванням дозволяє розрахувати раціональний баланс між швидкістю ерадикації вірусу та рівнем медикаментозного навантаження на пацієнта, що робить дану тему надзвичайно актуальною для персоналізованої медицини. Мета і задачі дослідження. Метою роботи є визначення математичного та програмного комплексу для оптимального керування терапією вірусного гепатиту С у контурі зі зворотним зв’язком для забезпечення персоналізації лікувального процесу. Для досягнення мети сформульовано наступні задачі: 1. Проаналізувати біологічні закономірності розвитку інфекції та існуючі математичні моделі її динаміки. 2. Сформувати нелінійну математичну модель, що описує взаємодію популяцій клітин та вірусу. 3. Синтезувати закон оптимального керування на основі рівняння Ріккаті, залежного від стану (SDRE). 4. Розробити програмний комплекс для чисельного моделювання та верифікації отриманих стратегій лікування. Об’єкт дослідження. Процес керування динамікою біомедичної системи в умовах патологічного інфекційного процесу. Предмет дослідження. Математичні моделі та алгоритми оптимального керування терапією гепатиту С у контурі зі зворотним зв’язком. Методи дослідження. Математичне моделювання (системи диференціальних рівнянь), теорія оптимального керування (SDRE-метод, SDCпараметризація), чисельні методи (ітераційний синтез, інтегральне перетворення Лапласа), програмна розробка на C. Практичне значення одержаних результатів. Розроблений комплекс дозволяє автоматизувати розрахунок індивідуальних доз противірусних препаратів, що мінімізує ризики інтоксикації та підвищує ймовірність повного одужання. Робота виконана в межах ініціативної наукової роботи кафедри БМК «Методи та моделі ідентифікації станів об’єктів в задачах прийняття медичних рішень» (д/р № 0123U100866).Документ Відкритий доступ Метод мультимодального глибокого навчання з механізмами уваги для прогнозування чутливості пухлин до протипухлинних препаратів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Порхало, Денис Федорович; Кучанський, Олександр ЮрійовичМагістерська дисертація за темою «Метод мультимодального глибокого навчання з механізмами уваги для прогнозування чутливості пухлин до протипухлинних препаратів» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФСП Порхало Денисом Федоровичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-науковою програмою «Комп’ютерні науки» та складається зі: вступу; 4 розділи (Аналітичний огляд сучасного стану проблеми прогнозування чутливості пухлинних клітин до протипухлинних препаратів, Архітектура та методи навчання мультимодальної моделі BCNexus з механізмами уваги, Обґрунтування вибору програмного середовища для мультимодального глибокого навчання на основі натренованих молекулярно-мовних моделях для вирішення задач обчислювальної фармакогеноміки, Інформаційне забезпечення. Програмна реалізація та методика роботи програмної системи OncoPredict AI на основі гібридної архітектури BCNexus). Інформаційне забезпечення. Програмна реалізація та методика роботи програмної системи OncoPredict AI на основі гібридної архітектури BCNexus), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 65 джерел. Загальний обсяг роботи 124 сторінки. Актуальність теми. Прогнозування чутливості пухлинних клітинних ліній до протипухлинних препаратів — одна з основних задач персоналізованої онкології. За строгого протоколу Drug Split, який відтворює клінічно релевантний сценарій передбачення відповіді на структурно нові сполуки, точність сучасних моделей не перевищує діапазону Pearson r = 0,45–0,60. Це робить актуальним пошук нових архітектурних рішень. У роботі застосовано архітектуру «трансформер», графові нейронні мережі GATv2, багатоголову крос-увагу, трансферне навчання з ChemBERTa, імовірнісне моделювання з функцією втрат Gaussian NLL, парний t-критерій Стьюдента, критерій знакових рангів Вілкоксона, аналіз калібрування за критерієм Expected Calibration Error та інтерпретаційний аналіз вагових коефіцієнтів уваги. Уперше запропоновано та експериментально досліджено архітектуру BCNexus, яка об'єднує: гібридний кодувальник препарату на основі ChemBERTa та GATv2 з ген-обумовленим біо-гейтингом; модульний транскриптомний кодувальник; модуль багатоголової крос-уваги між геномним запитом та токенами SMILES; імовірнісний вихід з оцінюванням невизначеності. Емпірично встановлено емерджентне фокусування ваг кросуваги на токенах-гетероатомах (N, O, S), що відповідають фармакофорним підструктурам, без апріорної біологічної підказки у навчальному процесі. Кількісно охарактеризовано підпростори хімічного простору, у яких прогноз є достатньо надійним. Модель BCNexus застосовна як інструмент попереднього обчислювального скринінгу нових протипухлинних сполук та як компонент систем підтримки клінічних рішень у персоналізованій онкології. На кросдатасет валідації GDSC2 → GDSC1 без донавчання BCNexus перевершила DeepCDR за обома ключовими метриками (Pearson r = 0,4730 проти 0,4647; RMSE = 2,5289 проти 2,5981); відносне падіння якості при переході між наборами для BCNexus удвічі менше (9,6 % проти 18,2 %). Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є визначення ефективності мультимодального методу глибинного навчання з механізмами крос-уваги та трансферним навчанням із молекулярно мовних моделей для прогнозування чутливості пухлинних клітинних ліній до протипухлинних препаратів за умов узагальнення на структурно нові хімічні сполуки. Сформульовано наступні задачі: 1) Провести аналіз сучасного стану проблеми прогнозування чутливості до протипухлинних препаратів 2) Оглянути існуючі підходи (класичні методи машинного навчання, графові нейронні мережі, мультимодальні архітектури) та виявлення їх обмежень у контексті генералізації на нові хімічні сполуки. 3) Дослідити можливості трансферного навчання з попередньо натренованих молекулярних мовних моделей у задачах обчислювальної фармакогеноміки. 4) Розробити архітектуру мультимодальної нейронної мережі, що об’єднує гібридний кодувальник препарату на основі ChemBERTa та GATv2 з ген-обумовленим гейтингом, модульний транскриптомний кодувальник, модуль багатоголової крос-уваги між геномним запитом і токенами SMILES, а також імовірнісний вихід із функцією втрат типу Gaussian Negative Log-Likelihood. 5) Дослідити ефективність запропонованої моделі за протоколом Drug Split на наборах даних GDSC2 та GDSC1 у порівнянні з трьома базовими архітектурами (DeepCDR, GraphDRP, MLP на відбитках Моргана) із застосуванням критеріїв Пірсона, Спірмена, RMSE та тестів статистичної значущості (парний t-критерій Стьюдента, критерій знакових рангів Вілкоксона). 6) Провести абляційне дослідження для кількісного оцінювання внеску кожного архітектурного компонента (графовий кодувальник GATv2, модульний геномний кодувальник, модуль крос-уваги) у точність прогнозу. 7) Проаналізувати якість калібрування імовірнісного виходу моделі за критерієм Expected Calibration Error (ECE) та дослідження біологічної когерентності ваг крос-уваги на рівні токенів SMILES. 8) Проаналізувати залежність абсолютної похибки прогнозу від молекулярних дескрипторів хімічних сполук із метою характеризації підпросторів хімічного простору, у яких прогноз є достатньо надійним. Об’єкт дослідження. Процес прогнозування чутливості пухлинних клітинних ліній до протипухлинних препаратів на основі геномних та молекулярно-хімічних даних. Предмет дослідження. Методи та моделі мультимодального глибинного навчання з механізмами уваги та трансферним навчанням для прогнозування логарифма напівмаксимальної інгібіторної концентрації (LN_IC50) пар «препарат – клітинна лінія». Методи дослідження. Для розв’язання поставлених завдань використано методи глибинного навчання (архітектури типу «трансформер», графові нейронні мережі з механізмом уваги GATv2, модулі багатоголової крос-уваги, методи регуляризації dropout та шарової нормалізації), методи трансферного навчання з двофазним режимом донавчання та диференціальними швидкостями навчання, методи оптимізації (AdamW, ReduceLROnPlateau, обмеження норми градієнта), методи математичної статистики (парний t-критерій Стьюдента, критерій знакових рангів Вілкоксона, міра ефекту Коена), а також методи кількісного оцінювання калібрування імовірнісних прогнозів (Expected Calibration Error, діаграми надійності). Практичне значення одержаних результатів. Розроблена модель BCNexus може використовуватися як інструмент попереднього обчислювального скринінгу нових протипухлинних сполук, як компонент систем підтримки клінічних рішень у персоналізованій онкології, а також як базовий метод для подальшого донавчання на клінічних наборах даних (зокрема, на даних пацієнт-похідних ксенотрансплантатів та клінічних когорт). Наявність імовірнісного виходу та інтерпретованих ваг крос-уваги дає змогу оцінювати надійність прогнозів індивідуально для кожного передбачення і формулювати біологічно обґрунтовані гіпотези щодо фармакофорних фрагментів молекул, релевантних у контексті конкретного транскриптомного профілю.Документ Відкритий доступ Моделювання перетворень енергії під час кровоплину через активні артеріальні судини(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Цимбалюк, Олексій Анатолійович; Рудніков, Євгеній ГригоровичМагістерська дисертація за темою «Моделювання перетворень енергії під час кровоплину через активні артеріальні судини» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Цимбалюком Олексієм Анатолійовичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-науковою програмою «Комп’ютерні науки» та складається зі: вступу; 5 розділів (огляд методів забезпечення математичних моделей кровотоку в артеріальних судинах; обґрунтування моделі енергетичних характеристик обертального кровоплину в артеріальній системі кровообігу людини; обґрунтування вибору програмного середовища та засобів реалізації; програмна реалізація та методика роботи програмного продукту; узагальнені результати науково-дослідної роботи), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 47 джерел. Загальний обсяг роботи 96 сторінок. Актуальність теми. Теоретичні дослідження із застосуванням моделювання є одним із основних інструментів кібернетики та біомедичної кібернетики зокрема. Вони дозволяють дослідити ті процеси та регуляторні механізми, які не піддаються прямому виміру. Отримані в результаті обчислювальних експериментів закономірності дозволяють планувати наступні експериментальні дослідження та можуть бути основою технічних рішень щодо технічного відтворення фізіологічних функцій організму. Система кровообігу людини є однією з найбільш модельованих біологічних систем протягом останніх ста років. Більшість наявних моделей гемодинаміки описує тільки поступальний рух крові, не беручи до уваги обертальну компоненту, хоча її чітко зафіксовано доплерівськими дослідженнями. Цілісного підходу, де поступальний і обертальний рух, активна поведінка стінки судини та енергетичні перетворення розглядалися б разом, у літературі не виявлено. У дисертації побудовано саме такий підхід – на основі трьох базових залежностей серцевого циклу: зміни тиску, об'ємного потоку та швидкості крові. Дослідження спирається на поєднання рівняння Бернуллі, рівняння Пуазейля та електрогідродинамічних аналогій. Отримані результати можуть слугувати базою для побудови регуляторних характеристик артеріальної системи, для розробки медико-інженерних рішень технічного відтворення кровообігу, а також для планування клінічних і фізіологічних експериментальних досліджень. Мета і задачі дослідження. Метою роботи є поглиблення теоретичних уявлень в проєктуванні медикоінженерних рішень пружно-активних артеріальних судин у процесах кровоплину з обертанням шляхом моделювання перетворень енергії кровотоку. Сформульовано наступні задачі: 1. Проаналізувати стан наявних джерел з досліджень NO-продукційної функції ендотелію артеріальних судин та доплерографічних даних щодо кровотоку з обертанням 2. Удосконалити гідродинамічне рівняння кровотоку для моделювання перетворень енергії пружно-активних артеріальних судин для кровотоку з обертанням 3. На підставі модельних розрахунків (побудувати?) набір характеристик функції ендотелію артеріальних судин в умовах обертального руху крові в артеріальній системі людини. 4. Порівняти отримані характеристики з відомими в умовах нормальних та патологічних змін кровообігу. 5. Розробити програмний застосунок для теоретичних досліджень обертального кровотоку у нормі та при патології. 6. Запропонувати медико-інженерні рішення для засобів технічного відтворення кровообігу. Об’єкт дослідження. Енергетичні характеристики обертального кровотоку в артеріальній системі кровообігу людини. Предмет дослідження. Перетворення енергії пульсуючого обертального кровотоку в різних станах кровообігу людини. Методи дослідження. Застосовано моделі гемодинаміки, кінематики та енергетичних перетворень кровотоку при обертальному русі крові з урахуванням активної поведінки стінок артеріальних судин та змін величини серцевого викиду. З їх застосуванням проведені обчислювальні експерименти для побудови регуляторних характеристик артеріальної системи. Практичне значення одержаних результатів. Магістерська дисертація виконана за ініціативної наукової роботи кафедри НДР д/р № 0123U100866 “Методи та моделі ідентифікації станів об’єктів в задачах прийняття медичних рішень” (06.02.2023).Документ Відкритий доступ Система підтримки прийняття рішень для лікаря невролога(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Дорошенко, Денис Вікторович; Кравченко, О. В.Магістерська дисертація за темою «Система підтримки прийняття рішень для лікаря-невролога» виконана студентом кафедри Біомедичної кібернетики ФБМІ Дорошенком Денисом Вікторовичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 4 розділів («ОГЛЯД ПРОБЛЕМИ ДІАГНОСТИКИ В НЕВРОЛОГІЇ», «АНАЛІЗ АНАЛОГІВ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ», «ЗАСОБИ РЕАЛІЗАЦІЇ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ», «ПРОГРАМНА РЕАЛІЗАЦІЯ ТА МЕТОДИКА РОБОТИ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ», «РОЗРОБКА СТАРТАП ПРОЄКТУ»), розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 47 джерела та додатків. Загальний обсяг роботи 114 сторінок, містить 50 рисунків, 4 таблиць.Актуальність теми. Дисертація присвячена розробці програмного забезпечення для підтримки прийняття клінічних рішень у сфері неврології. Актуальність теми зумовлена необхідністю підвищення швидкості та точності діагностики неврологічних захворювань, а також складністю аналізу великих обсягів клінічних даних лікарем. У роботі досліджено та проаналізовано існуючі системи підтримки прийняття рішень (СППР) і програмні рішення, що застосовуються у медичній практиці. Мета і задачі дослідження. Метою роботи є покращення наявних СППР за допомогою методів глибокого навчання у вигляді Python-додатку з графічним інтерфейсом, яка забезпечує класифікацію неврологічних діагнозів на основі введених симптомів і надає рекомендації, сформовані за міжнародними клінічними протоколами.Документ Відкритий доступ Система прогнозування рівня проблемного використання Інтернету дітьми на основі фізичних показників(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Середенко, Андрій Олександрович; Федорін, Ілля ВалерійовичМагістерська дисертація за темою «Система прогнозування рівня проблемного використання Інтернету дітьми на основі фізичних показників» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Середенко Андрієм Олександровичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 5 розділів (огляд матеріалів та існуючих рішень з прогнозування проблемного використання інтернету дітьми; засоби реалізації алгоритму прогнозування рівня проблемного використання інтернету дітьми; обґрунтування вибору технологічного та модельного стека для створення системи прогнозування рівня проблемного використання інтернету дітьми; програмна реалізація та методика роботи системи прогнозування рівня проблемного використання інтернету дітьми; узагальнення результатів роботи зі створення системи прогнозування рівня проблемного використання інтернету дітьми), розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 41 джерел. Загальний обсяг роботи 138 сторінка.Документ Відкритий доступ Багатокритеріальний вибір комплектуючих персональних комп'ютерів у медичних закладах на основі методу Сааті(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Ситник, Максим Валерійович; Піднебесна, Галина АнатоліївнаМагістерська дисертація за темою «Багатокритеріальний вибір комплектуючих персональних комп'ютерів у медичних закладах на основі методу Сааті» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Ситником Максимом Валерійовичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 3 розділів (Огляд літературних джерел та існуючих підходів, засоби реалізації та захисту, програмна реалізація та методика роботи програмного забезпечення), розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 30. Загальний обсяг роботи 91 сторінкаДокумент Відкритий доступ Інтелектуальна система моніторингу ефективності відновлення дрібної моторики рук з використанням машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Ярошенко, Крістіна Вячеславівна; Кучанський, Олександр ЮрійовичМагістерська дисертація за темою «Інтелектуальна система моніторингу ефек-тивності відновлення дрібної моторики рук з використанням машинного нав-чання» виконана студенткою кафедри біомедичної кібернетики факультету біо-медичної інженерії Ярошенко Крістіною Вячеславівною зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні тех-нології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 4 розділів (Огляд ме-тодів та програмних засобів; Засоби реалізації алгоритмів машинного навчан-ня для моніторингу ефективності відновлення; Реалізація програмної системи; Узагальнення результатів роботи), розділу зі стартап-проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 75 джерел. Загальний обсяг роботи 120 сторінокДокумент Відкритий доступ Моделювання алгоритмів програмного керування імунотерапією злоякісних пухлин(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Штих, Іван Миколайович; Зеленський, Кирило ХаритоновичМагістерська дисертація за темою «Моделювання алгоритмів програмного керування імунотерапією злоякісних пухлин» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФСП Штихом Іваном Миколайовичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 5 розділів (Аналоги програмного забезпечення; Засоби реалізації та програмна реалізація системи оптимального управління; Обґрунтування вибору засобів програмної реалізації системи оптимального управління; Програмна реалізація керування імунотерапією злоякісних пухлин; Узагальнення результатів роботи, Узагальнення результатів), розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 55 джерел. Загальний обсяг роботи 78 сторінок.Документ Відкритий доступ Діагностика нейродегенеративних захворювань засобами глибокого навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Шибрук, Олександр Андрійович; Федорін, Ілля ВалерійовичМагістерська дисертація за темою «Діагностика нейродегенеративних захворювань засобами глибокого навчання» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФСП Шибруком Олександром Андрійовичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 4 розділів (Розділ 1. Характеристика нейродегенеративних захворювань, аналіз існуючих аналогів та порівняння комерційних і наукових платформ, класифікація архітектур нейронних мереж, Розділ 2. Оптимізація рахітектур нейронних мереж, порівняльний аналіз, експерементування з гіперпараметрами та оптимізованими конфігураціями, Розділ 3. Програмна реалізація системи діагностики, методика навчання нейромережевих моделей, Розділ 4. Узагальнення результатів роботи), розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 67 джерела. Загальний обсяг роботи 119 сторінокДокумент Відкритий доступ Система оцінювання стану сонливості людини на основі гібридного аналізу відеоданих(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Терещенко, Данило Сергійович; Кучанський, Олександр ЮрійовичМагістерська дисертація за темою «Система оцінювання стану сонливості людини на основі гібридного аналізу відеоданих» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Терещенком Данилом Сергійовичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 4 розділів («Задача оцінювання стану сонливості людини», «Методи та засоби розв’язання задачі оцінювання стану сонливості людини», «Програмна реалізація системи оцінювання стану сонливості людини на основі гібридного аналізу відеоданих», «Узагальнення результатів роботи»), розділу зі стартап-проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 68 джерела та додатків. Загальний обсяг роботи 94 сторінокДокумент Відкритий доступ Система визначення восьми класів ступеню фіброзу печінки класифікації Metavir за ультразвуковими зображеннями(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Урсу, Ігор Олександрович; Павлов, Володимир АнатолійовичМагістерська дисертація за темою «Система визначення восьми класів ступеню фіброзу печінки класифікації Metavir за ультразвуковими зображеннями» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Урсу Ігорем Олександровичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 5 розділів (Аналоги існуючих методів дослідження фіброзу печінки. Засоби класифікації фіброзу печінки; Засоби реалізації програмного забезпечення, нейронної мережі, зв’язків системи; Обґрунтування вибору методів побудови багаторівневої системи. Встановлення міжрівневих зв’язків; Програмна реалізація та методика роботи програмного забезпечення для аналізу ультразвукових зображень; Узагальнення результатів роботи), розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 50 джерел. Загальний обсяг роботи 91 сторінкаДокумент Відкритий доступ Кількісна оцінка схем кольорового кодування для візуалізації даних перфузії(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Сорокіна, Вікторія Володимирівна; Алхімова, Світлана МиколаївнаМагістерська дисертація за темою «Кількісна оцінка схем кольорового кодування для візуалізації даних перфузії» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФСП Сорокіною Вікторією Володимирівною зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 3 розділів, розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 81 джерел. Загальний обсяг роботи 91 сторінокДокумент Відкритий доступ Алгоритми моделювання просторово-часових процесів ангіогенезу та інвазії злоякісних пухлин(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Скуратова, Анна Олексіївна; Зеленський, Кирило ХаритоновичМагістерська дисертація за темою «Алгоритми моделювання просторово-часових процесів ангіогенезу та інвазії злоякісних пухлин» виконана студенткою кафедри біомедичної кібернетики ФСП Скуратовою Анною Олексіївною зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 5 розділів (Аналіз ангіогенезу та інвазії пухлин, Теоретичні основи та математична модель ангіогенезу пухлини, Обґрунтування вибору програмного середовища та математичне моделювання, Програмна реалізація продукту та методика роботи програмного продукту, Узагальнення результатів роботи), розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 35 джерел та додатків. Загальний обсяг роботи 93 сторінокДокумент Відкритий доступ Система прогнозування мутагенності на основі аналізу молекулярних відбитків просторових структур ксенобіотиків(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Романюк, Денис Ігорович; Кисляк, Сергій ВолодимировичМагістерська дисертація за темою «Система прогнозування мутагенності на основі аналізу молекулярних відбитків просторових структур ксенобіотиків» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Романюком Денисом Ігоровичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 5 розділів (Розділ 1 Аналіз існуючих методів прогнозування мутагенності. Спроби застосування двовимірних дескрипторів для встановлення генотоксичності. Розділ 2 Засоби реалізації веб-додатку. Розділ 3 Обґрунтування вибору мови програмування, програмного середовища та методів машинного навчання. Розділ 4 Програмна реалізація та методика роботи веб-додатку. Розділ 5 Актуальність дослідження та узагальнення результатів роботи), розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 71 джерел та додатків. Загальний обсяг роботи 100 сторінокДокумент Відкритий доступ Вебзастосунок для навігації у медичному закладі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Полянський, Артур Андрійович; Гладка, Мирослава ВікторівнаМагістерська дисертація за темою «Веб-застосунок для навігації у медичному закладі» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФСП Полянським Артуром Андрійовичом зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 6 розділів (аналоги програмних продуктів, засоби реалізації програмного продукту, обрґрунтування вибору програмного середовища для реалізації поставленої задачі, інформаційне забезпечення. програмна реалізація та методика роботи веб-додатку, узагальнення результатів роботи та стартап-проект за темою магістерського дослідження), в тому числі розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 40 джерела та додатків. Загальний обсяг роботи 96 сторінокДокумент Відкритий доступ Оптимізація алгоритмів прогнозування вторинної структури рибонуклеїнових кислот(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Полюхович, Анастасія Сергіївна; Кисляк, Сергій ВолодимировичМагістерська дисертація за темою «Оптимізація алгоритмів прогнозування вторинної структури рибонуклеїнових кислот» виконана студенткою кафедри біомедичної кібернетики ФСП Полюхович Анастасією Сергіївною зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 5 розділів (огляд проблеми прогнозування вторинної структури РНК; аналоги програмного продукту, засоби реалізації програмного продукту; програмна реалізація та методика роботи програмного продукту; узагальнення результатів роботи), розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 29 джерел. Загальний обсяг роботи 104 сторінкиДокумент Відкритий доступ Інформаційна підсистема працівника HR-відділу лікувального закладу(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Москалюк, Андрій Іванович; Гладка, Мирослава ВікторівнаМагістерська дисертація за темою «Інформаційна підсистема працівника HR-відділу лікувального закладу» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Москалюком Андрієм Івановичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 7 розділів (аналіз нормативно-правової бази та аналогів інформаційної системи; засоби реалізації інформаційної підсистеми працівника HR-відділу; обґрунтування вибору інструментів реалізації, захист інформації; практична реалізація інформаційної підсистеми; узагальнення результатів роботи), розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 41 джерело. Загальний обсяг роботи 98 сторінок.Документ Відкритий доступ Моделювання руху крові з крученням в артеріальних судинах у полі гравітації(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Мозальов, Максим Дмитрович; Рудніков, Євгеній ГригоровичМагістерська дисертація за темою «Модель кручення кровотоку через артеріальні судини в полі гравітації» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Мозальовом Максимом Дмитровичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 5 розділів (огляд біофізичних параметрів кровотоку, засоби реалізації програмного забезпечення для моделювання руху крові з крученням в артеріальних судинах у полі гравітації, програмна реалізація програмного забезпечення для моделювання руху крові з крученням в артеріальних судинах у полі гравітації, узагальнені результати моделювання кровотоку людини, стартап проект за темою магістерської дисертації), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 48 джерела та додатків. Загальний обсяг роботи 117 сторінки.Документ Відкритий доступ Система диференціальної діагностики захворювань легень методами машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Лутченко, Вікторія Геннадіївна; Настенко, Євген АрнольдовичМагістерська дисертація за темою «Система диференціальної діагностики захворювань легень методами машинного навчання» виконана студенткою кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Лутченко Вікторією Геннадіївною зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається з: вступу; 5 розділів (Аналіз літературних джерел та програмних аналогів систем диференціальної діагностики захворювань легень, Засоби реалізації системи диференціальної діагностики, Обґрунтування вибору методів та інструментів, Програмна реалізація та методика роботи програмного застосунку, Обговорення отриманих результатів), розділу стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків та списку використаних джерел, який налічує 80 джерел. Загальний обсяг роботи 135 сторінок