Інтелектуальна система стадіювання раку молочної залози за гістологічними зображеннями цілого зрізу в умовах слабкої розмітки

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСидорський, Володимир Сергійович
dc.contributor.authorБогатиренко, Віктор Андрійович
dc.date.accessioned2026-09-09T09:53:43Z
dc.date.available2026-09-09T09:53:43Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractДипломна робота: 111 с., 25 рис., 7 табл., 45 посилань, 1 додаток. Об’єктом дослідження є процес автоматизованої гістопатологічної діагностики раку молочної залози на основі Whole Slide Images (WSI) в умовах слабкої розмітки. Предметом дослідження є методи Multiple Instance Learning, архітектури глибокого навчання з механізмами уваги та пайплайни обробки WSI для автоматичного стадіювання раку молочної залози. Метою роботи є розробка інтелектуальної системи автоматичного стадіювання раку молочної залози за гістологічними WSI в умовах слабкої розмітки даних. Оглянуто сучасні архітектури глибокого навчання та методи самонавчання; як екстрактор ознак застосовано UNI2-H (ViT-Huge, 1536-D), для агрегації — CLAM з attention-pooling. Розроблено пайплайн обробки WSI з сегментацією тканини, нарізкою на патчі 224×224 пікселів та semi-hard patch mining. Порівняння ABMIL, CLAM, TransMIL і DSMIL на CAMELYON16+17 показало: DSMIL найкращий для бінарної класифікації (AUC = 0,977, F1 = 0,986), CLAM — для мультикласового стадіювання (QWK = 0,961); на TCGA-SKCM усі моделі досягли Recall = 1,0 для класу меланоми.
dc.description.abstractotherThesis: 111 pp., 25 fig., 7 tables, 45 references, 1 appendix. The object of research is the process of automated histopathological diagnosis of breast cancer based on Whole Slide Images (WSI) under weak annotation conditions. The subject of research is Multiple Instance Learning methods, deep learning architectures with attention mechanisms, and WSI processing pipelines for automatic breast cancer staging. Theaim of thework is todevelopan intelligentsystem forautomatic breastcancer staging based on histological WSI under weak labelling conditions. Modern deep learning architectures and self-supervised methods were reviewed; UNI2-H (ViT-Huge, 1536-D) was used as the feature extractor and CLAM with attention-pooling for aggregation. A WSI pipeline with tissue segmentation, 224×224 px patching, and semi-hard patch mining was developed. Comparison of ABMIL,CLAM,TransMIL,andDSMILonCAMELYON16+17 showed: DSMILperformed best for binary classification (AUC = 0.977, F1 = 0.986), CLAM for multi-class staging (QWK = 0.961); on TCGA-SKCM all models reached Recall = 1.0 for the melanoma class
dc.format.extent111 с.
dc.identifier.citationБогатиренко, В. А. Інтелектуальна система стадіювання раку молочної залози за гістологічними зображеннями цілого зрізу в умовах слабкої розмітки : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Богатиренко Віктор Андрійович. – Київ, 2026. – 111 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/82910
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectрак молочної залози
dc.subjectгістопатологічний аналіз
dc.subjectцифро ва патологія
dc.subjectwhole slide image
dc.subjectmultiple instance learning
dc.subjectслабка розмітка
dc.subjectclam
dc.subjectмеханізм уваги
dc.subjectфундаментальні мо делі
dc.subjectuni2-h
dc.subjectстадіювання
dc.subjectbreast cancer
dc.subjecthistopathological analysis
dc.subjectdigital pathology
dc.subjectwhole slide image
dc.subjectmultiple instance learning
dc.subjectweak labelling
dc.subjectattention mechanism
dc.subjectfundamental models
dc.subjectstaging
dc.titleІнтелектуальна система стадіювання раку молочної залози за гістологічними зображеннями цілого зрізу в умовах слабкої розмітки
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Bohatyrenko_bakalavr.pdf
Розмір:
3.06 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