Реєстраційний номер
0826U004332, Дисертація доктора філософії
На здобуття
Доктор філософії
Дата захисту
07-09-2026
Статус
Наказ про видачу диплома
Назва роботи
Підвищення ефективності методів відновлення зображень на основі модифікованої згорткової мережі
Здобувач
Линовський Андрій Олексійович,
Керівник Мухін Вадим Євгенійович
Опонент Чичкарьов Євген Анатолійович
Опонент Бондарчук Андрій Петрович
Рецензент Данилов Валерій Якович
Рецензент Шаповалова Світлана Ігорівна
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського"
Опис
Дисертація: 117 с., 24 рис., 8 табл., 1 додаток, 80 джерел.
Ключові слова: згорткові нейронні мережі, рекурентні нейронні мережі, RNN, залишкова нейронна мережа, нелокальні операції, імпульсний шум «сіль і перець», штучний інтелект, машинне навчання.
Об’єкт дослідження - процес шумозаглушення медичних зображень, пошкоджених імпульсним SaP-шумом.
Мета дослідження - підвищення ефективності та точності відновлення дрібних анатомічних деталей на медичних зображеннях при високій щільності кластерного імпульсного шуму за рахунок модифікації згорткових нейронних мереж.
Методи дослідження - методи обробки просторових даних, машинне та глибоке навчання (CNN, RNN, залишкові зв'язки), механізми канально-просторової уваги (CBAM), методи оптимізації (алгоритм Adam), метричні методи оцінки якості (PSNR).
Теоретичні та практичні результати. Виявлено системні обмеження базової моделі SeConvNet при обробці великих кластерних плям SaP-шуму через втрату глобального контексту, розмиття. Розроблено, математично обґрунтовано та реалізовано модифіковану архітектуру SeConvNet + CBAM. Запропоновано поетапний процес відновлення зображень.
Практично доведено, що модифікована модель забезпечує зростання середнього показника PSNR на 4.7% (до 8% на критичних ділянках із сильною концентрацією шуму) на наборі NIH Chest X-rays. Точніше відновлюються дрібні анатомічні структури.
Наукова новизна. Вперше запропоновано інтеграцію механізму канально-просторової уваги CBAM у структуру селективної згорткової мережі після залишкових зв’язків. Таке архітектурне розміщення надає масці уваги доступ до комбінованого представлення сигналу, що дозволяє адаптивно підсилювати важливі структурні ознаки та мінімізувати артефакти згладжування без значного зростання обчислювальних витрат.
Галузь використання. Системи медичної візуалізації, клінічні робочі станції з обмеженими апаратними ресурсами для попереднього аналізу рентгенівських знімків.
Ефективність впровадження. Результати дослідження апробовано та опубліковано у трьох провідних фахових виданнях.
Дата реєстрації
2026-08-05
Додано/оновлено в НРАТ
2026-08-05 / 2026-09-29
