Метод та програмне забезпечення для підтримки прийняття медичних рішень на основі інтелектуального аналізу зображень
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Зростання доступності повноколірних медичних зображень,
отриманих зі смартфонів, актуалізує задачу їх автоматизованого аналізу для
швидкого розпізнавання шкірних ушкоджень у прикладних системах
підтримки домедичних рішень. Водночас традиційні підходи демонструють
обмеження за точністю багатокласової класифікації та стабільністю
виявлення в умовах різної якості зйомки, що ускладнює практичне
використання таких рішень.
У магістерській дисертації запропоновано програмний метод
багатокласового розпізнавання зображень шкірних ушкоджень на основі
двох моделей глибинного навчання архітектури YOLOv12x та YOLOv12n із
передаванням знань від більш потужної моделі до компактної. Для реалізації
методу використано Python та Ultralytics YOLO для навчання моделей, а
також клієнтський застосунок на .NET MAUI з чат-інтерфейсом; інтеграцію
рекомендацій виконано через зовнішній API великої мовної моделі.
Наведено результати експериментальної перевірки, які показали, що
застосування запропонованого підходу підвищує точність розпізнавання
компактної моделі за показниками Precision, F1-міра та mAP50 на понад
14%, 5% та 4,3% відповідно, зберігаючи малий розмір моделі та придатність
до використання в прикладному програмному забезпеченні.
Опис
Ключові слова
інженерія програмного забезпечення, розпізнавання зображень, дистиляція знань, YOLO, нейронна мережа
Бібліографічний опис
Ніколенко, Г. Я. Метод та програмне забезпечення для підтримки прийняття медичних рішень на основі інтелектуального аналізу зображень : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Ніколенко Гліб Ярославович – Київ, 2025. – 167 с.