Інтелектуальна система діагностики внутрішньочерепних аневризм за даними мультимодальних медичних зображень на основі мереж глибокого навчання
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 118 с., 22 рис., 10 табл., 77 посилань, 1 додаток.
Об'єктом дослідження є процес автоматизованої діагностики внутрішньочерепних аневризм за даними мультимодальних медичних зображень. Предметом дослідження є методи глибокого навчання для детекції та анатомічної локалізації аневризм на КТА та МРА серіях. Метою роботи є розробка інтелектуальної системи для автоматизованої діагностики аневризм. Проаналізовано існуючі підходи до автоматизованої діагностики аневризм та виявлено обмеження комерційних систем. Розроблено чотириетапний пайплайн від DICOM серій до діагностичного звіту. Реалізовано Coarse-to-Fine сегментатор Вілізієвого кола — ансамбль BasicUNet досяг Dice 0.643 та Coverage 0.918. Проведено порівняння трьох архітектур детектора на датасеті RSNA 2025: найкращий результат показав Swin UNETR з MONAI SSL — AUC-ROC 0.703 для бінарної детекції та Macro AUC 0.641 для локалізації по 13 анатомічних зонах. Розроблено модуль генерації структурованого діагностичного звіту з візуалізацією маски судин Вілізієвого кола та ймовірною локалізацією аневризми. Система може використовуватись як інструмент підтримки прийняття рішень радіологом при аналізі медичних знімків. Напрямами подальших досліджень є повоксельна сегментація аневризм та валідація на зовнішніх датасетах.
Опис
Ключові слова
внутрішньочерепна аневризма, діагностика, комп’ютерна нейровізуалізація, глибоке навчання, сегментація судин, swin unetr, coarse-to-fine, анатомічна локалізація, мультимодальність, трансферне навчання, intracranial aneurysm, computer-aided diagnosis, neuroimaging, deep learning, vessel segmentation, swin unetr, coarse-to-fine, anatomical localization, multimodality, transfer learning
Бібліографічний опис
Меліка, М. С. Інтелектуальна система діагностики внутрішньочерепних аневризм за даними мультимодальних медичних зображень на основі мереж глибокого навчання : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Меліка Марія Сергіївна. – Київ, 2026. – 118 с.