霂瑞霂��撘����迨��辣: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/49544
Title: Комп’ютерна томографічна система діагностування дихальної патології
Other Titles: Computed tomography system for diagnosing respiratory pathology
Authors: Шиліга, Володимир Миколайович
Shyliha, Volodymyr
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Bibliographic description (Ukraine): Шиліга В. М. Комп’ютерна томографічна система діагностування дихальної патології : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 163 - біомедична інженерія / кер. О. В. Гевко. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025. 49 с.
Issue Date: 25-六月-2025
Submitted date: 9-六月-2025
Date of entry: 4-七月-2025
Publisher: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Country (code): UA
Place of the edition/event: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, кафедра біотехнічних систем
Supervisor: Гевко, Олена Василівна
Hevko, Olena
Committee members: Дедів, Ірина Юріївна
UDC: 004.93
616.2-073
Keywords: комп’ютерна томографія
дихальна система
сегментація зображень
u-net
matlab
штучний інтелект
3d-візуалізація
біомедична інженерія
computed tomography
respiratory system
image segmentation
artificial intelligence
3d visualization
biomedical engineering
Number of pages: 49
Abstract: У роботі розроблено комп’ютерну томографічну систему діагностування патологій органів дихання, яка забезпечує автоматизовану обробку та аналіз медичних зображень із використанням сучасних алгоритмів штучного інтелекту. Проєкт охоплює повний цикл: від імпорту томографічних зрізів у форматі DICOM до сегментації легеневої тканини, побудови 3D-моделі та класифікації виявлених змін. Особливу увагу приділено інтеграції нейронної мережі типу U-Net, що дозволило суттєво підвищити точність виділення патологічних ділянок. Реалізація системи здійснена у середовищі MATLAB з використанням App Designer. Проведено тестування на відкритих медичних наборах зображень, яке засвідчило надійність, зручність та потенціал застосування розробки у клінічній практиці або телемедичних системах.
This thesis presents the development of a computer tomography system for diagnosing respiratory tract pathologies using automated medical image analysis based on modern artificial intelligence algorithms. The project includes the complete cycle from importing DICOM CT scans to lung tissue segmentation, 3D model reconstruction, and pathology classification. A key feature is the integration of a U-Net deep neural network, which significantly improves the accuracy of pathological region detection. The system is implemented in MATLAB using App Designer. Testing was performed on publicly available medical datasets and demonstrated the system’s reliability, user-friendliness, and potential for implementation in clinical workflows or telemedicine solutions.
Content: ВСТУП 1 ОСНОВНА ЧАСТИНА 1.1 Аналіз існуючих рішень поставленого завдання 1.2 Актуальність виконання роботи … 1.3 Методи, способи та шляхи вирішення поставленої задачі 1.4 Висновки до розділу 1 2 ПРОЄКТНА ЧАСТИНА 2.1 Технічне забезпечення біотехнічного виробу . 2.2 Математичне забезпечення біотехнічного виробу .. 2.3 Алгоритмічне забезпечення біотехнічного виробу . 2.4 Проєктування біотехнічного виробу ..... 2.5 Тестування програмного забезпечення на реальних даних .. 2.6 Висновки до розділу 2 3 СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 3.1 Обґрунтування вибору програмного середовища для розв’язання поставленого завдання 3.2 Методика проведення медико-біологічного дослідження 3.3 Висновки до розділу 3… 4 БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ ЗАГАЛЬНІ ВИСНОВКИ СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ ДОДАТКИ
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/49544
Copyright owner: © Шиліга Володимир Миколайович, 2025
References (Ukraine): 1. Хвостівський М.О., Яворська Є.Б., Дозорський В.Г. Методичні рекомендації до виконання, оформлення та захисту кваліфікаційних робіт для здобувачів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти за спеціальністю 163 «Біомедична інженерія» / уклад.: Хвостівський М.О., Яворська Є.Б., Дозорський В.Г. Тернопіль: ТНТУ, 2024. 57 с.
2. ДСТУ ISO 13485:2018. Вироби медичні. Системи управління якістю. Вимоги для нормативних цілей. – [Чинний з 01.07.2019].
3. ДБН В.2.2-28:2018. Будівлі і споруди. Заклади охорони здоров’я. – Київ: Мінрегіон України, 2019. – 75 с.
4. ДСанПіН 3.3.2.007-98. Державні санітарні норми і правила з організації робочих місць ПК. – Київ: МОЗ України, 1998. – 45 с
5. Головач А.І., Матвієнко С.О. Медичні інформаційні системи: навч. посібник. – Київ: КНУБА, 2020. – 172 с.
6. Яценко О.Л., Михайлова І.М. Основи візуалізації в медичній діагностиці: навч. посібник. – Вінниця: Нова Книга, 2018. – 256 с.
7. Gonzalez R.C., Woods R.E. Digital Image Processing. – 4th ed. – New York: Pearson, 2018. – 1176 p.
8. Szeliski R. Computer Vision: Algorithms and Applications. – 2nd ed. – Springer, 2022. – 930 p.
9. Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation // Proc. of MICCAI 2015. – LNCS, vol. 9351. – pp. 234–241.
10. Lundervold A.S., Lundervold A. An overview of deep learning in medical imaging focusing on MRI // Zeitschrift für Medizinische Physik. – 2019. – Vol. 29(2). – pp. 102–127. DOI: 10.1016/j.zemedi.2018.11.002
11. Armato S.G. et al. The Lung Image Database Consortium (LIDC) and Image Database Resource Initiative (IDRI): A completed reference database of lung nodules on CT scans // Medical Physics. – 2011. – Vol. 38(2). – pp. 915–931.
12. Morozov S. et al. MosMedData: Chest CT Scans With COVID-19 Related Findings Dataset. – arXiv:2005.06465 [eess.IV]. – 2020.
13. MathWorks. Deep Learning Toolbox User’s Guide. – The MathWorks, Inc., 2023. – [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.mathworks.com/help/deeplearning/
14. MathWorks. Image Processing Toolbox User’s Guide. – The MathWorks, Inc., 2023. – [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.mathworks.com/help/images/
15. Стручок В.С. Безпека в надзвичайних ситуаціях. Методичний посібник для здобувачів освітнього ступеня «магістр» всіх спеціальностей денної бо та заочної (дистанційної) форм навчання / В.С.Стручок. — Тернопіль: ФОП Паляниця В. А., 2022. — 156 с.
Content type: Bachelor Thesis
�蝷箔����:163 — Біомедична інженерія (бакалаври)

��辣銝剔�﹝獢�:
獢�獢� ��膩 憭批���撘� 
dyplom_Шиліга_В_М.pdf1,48 MBAdobe PDF璉�閫�/撘��


�DSpace銝剜�������★��������雿��.

蝞∠�極�