Ніколов, Микола ОлександровичПоклонський, Роман Романович2026-01-192026-01-192025Поклонський, Р. Р. Сегментація сцинтиграфічних зображень пухлин головного мозку методом штучного інтелекту : дипломна робота … бакалавра : 153 Мікро- та наносистемна техніка / Поклонський Роман Романович. – Київ, 2025. – 92 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/78214Дипломна робота зосереджена на створенні системи штучного інтелекту для обробки та сегментації сцинтиграфічних зображень пухлин головного мозку з використанням комбінації алгоритмів глибокого навчання та статистичних підходів. Робота структурована у трьох ключових розділах, що охоплюють теоретичний аналіз, методологічну базу та отримані результати. Перший розділ присвячено аналізу літератури з питань сучасних методів сегментації. Вивчено традиційні та сучасні методи сегментації зображень, з акцентом на алгоритми, що враховують специфіку сцинтиграфії, зокрема низьку контрастність і неоднорідність даних. У другому розділі описано методологію дослідження. Детально розкрито розроблений алгоритм сегментації, який поєднує попередню обробку даних, статистичний аналіз та модель глибокого навчання на основі модифікованої архітектури U-Net. Також представлено схему роботи створеного програмного забезпечення. Третій розділ містить результати дослідження. Проведено оцінку ефективності розробленого алгоритму порівняно з базовими методами за такими показниками, як точність, чутливість і специфічність. Модифікована модель продемонструвала значне покращення швидкості сегментації. Результати зіставлено з даними попередніх досліджень, що підтвердило переваги запропонованого підходу. Робота підкреслює важливість інтеграції медичної візуалізації, комп’ютерних технологій і статистичних методів, демонструючи потенціал штучного інтелекту.92 с.ukпухлинамозокнейромережасегментаціясцинтиграфіяBachelor Thesis