Дацюк, Оксана АнатоліївнаОніщук, Максим Іванович2026-09-182026-09-182026Оніщук, М. І. Система аналізу КТ-знімків для виділення структур колінного суглобу : дипломна роб.: 121 Інженерія програмного забезпечення / Оніщук Максим Іванович. – Київ, 2026. – 85 c.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/83232Дипломна робота за темою «Система аналізу КТ-знімків для виділення структур колінного суглобу» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Оніщуком Максимом Івановичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка завдання», «Огляд існуючих рішень», «Засоби та етапи розробки», «Опис програмної реалізації», «Взаємодія користувача з програмною системою»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 21 джерело; 34 ілюстрації; 2 таблиці та 2 додатки. Загальний обсяг роботи 87 сторінок. Актуальність теми полягає в тому, що захворювання колінного суглоба належать до найпоширеніших патологій опорно-рухового апарату, діагностика яких потребує ретельного аналізу МРТ-знімків. Ручна сегментація анатомічних структур є трудомістким процесом, що залежить від досвіду фахівця, тому автоматизація цього процесу засобами глибокого навчання є актуальною задачею сучасної медичної інформатики. Метою роботи є розробка програмної системи автоматичної сегментації анатомічних структур колінного суглоба на основі МРТ та КТ-знімків із застосуванням архітектури нейронної мережі U-Net. Для досягнення мети було вирішено такі завдання: аналіз існуючих підходів до сегментації медичних зображень, підготовка навчальних даних на основі датасету SKI10, реалізація та навчання моделі нейронної мережі, а також розробка графічного інтерфейсу користувача з можливістю візуалізації результатів сегментації безпосередньо на медичному знімку. Практичним значенням одержаних результатів роботи є повнофункціональний десктопний застосунок, що дозволяє лікарю завантажувати МРТ та КТ-знімки колінного суглоба, автоматично отримувати маски сегментації анатомічних структур та переглядати результати у вигляді кольорового оверлею. Розроблена система може застосовуватись як допоміжний інструмент для підтримки прийняття діагностичних рішень у клінічній практиці.85 c.ukмашинне навчаннянейронна мережаобробка зображеньdicompythonmhdмагнітно-резонансна терапіясемантична сегментаціяколінний суглобдатасетBachelor Thesis