Недашківська, Надія ІванівнаІванюта, Олександр Олександрович2025-07-242025-07-242025Іванюта, О. О. Класифікація та сегментація медичних зображень за допомогою моделі Detection Transformer (DETR) : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Іванюта Олександр Олександрович. - Київ, 2025. - 150 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/75206Дипломна робота: 150 с., 25 рис., 10 табл., 2 додатки, 84 джерела. Метою роботи є розробка системи автоматизованого аналізу медичних зображень для виявлення клітин, уражених збудником малярії Plasmodium vivax, із використанням моделі Detection Transformer (DETR). У роботі проведено огляд сучасних методів діагностики малярії, зокрема комп’ютерних підходів на основі глибокого навчання. Проаналізовано архітектуру моделі DETR, розглянуто її переваги у задачах об'єктного детектування та сегментації. Особливу увагу приділено підготовці набору даних BBBC041: виконано анотування зображень, створення пайплайну для переведення в формат COCO, а також валідацію структурованих даних. Здійснено донавчання попередньо натренованої моделі DETR на медичному датасеті BBBC041 із налаштуванням гіперпараметрів, також було реалізовано обробку результатів передбачення. Розроблено інструментарій аналізу якості моделі: побудовано графіки функції втрат, точності, метрик AP та приклади передбачень. У фіналі роботи представлено інтерпретацію результатів та сформовано висновки щодо доцільності використання підходу DETR у медичній діагностиці.150 с.ukдіагностика маляріїdetection transformerсегментаціякласифікаціяdeep learningcoco formatbbbc041malaria diagnosissegmentationclassificationBachelor Thesis