Програмний додаток для сегментації сітківки

Магістерська дисертація за темою «Програмний додаток для сегментації сітківки» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Гричанюком Іваном Олеговичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 4 розділів (Огляд літературних джерел, Теоретична частина, Аналітична частина, Практична частина), розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує джерело та додатки. Загальний обсяг роботи 101 сторінка. Актуальність теми. Актуальність роботи полягає у створення якісного та захищеного додатку для сегментації, що може слугувати як зручний допоміжний засіб для лікаря у діагностування, попередженні та виявлені проблем із сітківкою ока. Мета дослідження. створити точний та зручний для розуміння лікарем додаток для сегментації кровоносних сітківки ока, на основі сучасних досліджень в області глибокого навчання. Об’єкт дослідження. Системи сегментації судин сітківки. Предмет дослідження. Використання систем сегментації медичних зображень для створення системи, що покращить діагностування. Методи дослідження. алгоритми комп'ютерного зору та глибокого навчання, взято за основу сучасні дослідження у сферах сегментації медичних даних: такі як мережа UNet, методи оптимізації та підбору параметрів. Master's dissertation on "Retinal segmentation software application" was completed by a student of the Department of Biomedical Cybernetics FBMI Ivan Hrychaniuk in the specialty 122 "Computer Science" in the educational-professional program "Computer Technology in Biology and Medicine" and consists of: introduction; 4 sections (Review of literature sources, Theoretical part, Analytical part, Practical part), a section on the startup project, conclusions to each of these sections; general conclusions; a list of used sources, which includes the source and applications. The total amount of work of the 101 pages. Actuality of theme. The urgency of the work is to create a high-quality and secure application for segmentation, which can serve as a convenient tool for the doctor in diagnosing, preventing and detecting retinal problems The aim of the study. to create an accurate and easy-to-understand application for segmentation of the blood retina, based on current research in the field of deep learning. Object of study. Retinal vascular segmentation systems. Subject of study. Use medical image segmentation systems to create a system that will improve diagnosis. Research methods. algorithms of computer vision and deep learning, based on modern research in the field of medical data segmentation: such as the UNet network, methods of optimization and selection of parameters. The practical significance of the results obtained. The algorithm created in this work and the implemented software product has the ability to significantly improve the level of diagnosis of retinal diseases.