Структурно-параметричний синтез нейромережевих структур в задачах комп’ютерного бачення в медицині

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКот, Анатолій Тарасович
dc.contributor.authorКошель, Олена Олександрівна
dc.date.accessioned2026-09-09T11:36:04Z
dc.date.available2026-09-09T11:36:04Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractДипломна робота: 149 с., 6 рис., 42 табл., 17 посилань. Робота присвячена розробці методу структурно-параметричного синтезу згорткових нейронних мереж для класифікації гістопатологічних зображень тканин молочної залози на основі генетичного алгоритму з одночасною оптимізацією архітектурних та гіперпараметричних складових. Розроблено метод уніфікованого кодування архітектурної та параметричної складових у вигляді хромосоми, адаптивну функцію пристосованості з урахуванням динаміки навчання та перенавчання, а також повний фреймворк відтворюваності синтезованих архітектур. Експериментально підтверджено ефективність методу на датасеті BreakHis: досягнуто точність бінарної класифікації 86.83% (доброякісна/злоякісна пухлина) за 47 хвилин обчислень на NVIDIA L4 GPU. Проаналізовано 136 синтезованих архітектур з 16 поколінь еволюції. Похибка відтворюваності результатів становить 0.03%. Розроблену систему впроваджено у вигляді програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом, придатного для застосування в системах автоматизованої медичної діагностики.
dc.description.abstractotherBachelor’s thesis: 149 p., 6 fig., 43 tables, 17 references. The object of research is the process of automated structural-parametric synthesis of convolutional neural network architectures for medical image classification tasks. The subject of research is methods of evolutionary optimization of convolutional neural network architectures with simultaneous selection of structural components and training hyperparameters for the task of histopathological breast tissue image classification. The purpose of the work is to develop a method for the structural-parametric synthesis of convolutional neural networks for breast cancer histopathological image classification based on a genetic algorithm with simultaneous optimization of architectural and hyperparameter components. The thesis reviews and analyses modern neural architecture search (NAS) methods and evolutionary algorithms. A method of unified encoding of the architecture and hyperparameters as a chromosome, an adaptive fitness function accounting for training dynamics and overfitting, and a complete framework for result reproducibility were developed. The effectiveness of the method was experimentally confirmed on the BreakHis dataset: a binary classification accuracy of 86.83% (benign/malignant tumor) was achieved within 47 minutes of computation on an NVIDIA L4 GPU. A total of 136 synthesized architectures from 16 generations of evolution were analysed; the reproducibility error of the results is 0.03%. The developed system is implemented as open-source software and is suitable for application in automated medical diagnostic systems.
dc.format.extent157 с.
dc.identifier.citationКошель, О. О. Структурно-параметричний синтез нейромережевих структур в задачах комп’ютерного бачення в медицині : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Кошель Олена Олександрівна. – Київ, 2026. – 157 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/82920
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectструктурно-параметричний синтез
dc.subjectнейромережеві структури
dc.subjectгенетичний алгоритм
dc.subjectзгорткові нейронні мережі
dc.subjectкласифікація гістологічних зображень
dc.subjectкомп’ютерне бачення в медицині
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectstructural-parametric synthesis
dc.subjectneural network structures
dc.subjectgenetic algorithm
dc.subjectconvolutional neural networks
dc.subjecthistological image classification
dc.subjectcomputer vision in medicine
dc.subjectdeep learning
dc.titleСтруктурно-параметричний синтез нейромережевих структур в задачах комп’ютерного бачення в медицині
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Koshel_bakalavr.pdf
Розмір:
2.06 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи