Комп’ютерна томографічна система діагностування дихальної патології

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.