1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2026
4. Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Title:	Топологічно-орієнтований пошук архітектур U-net на основі генетичного алгоритму для тривимірної сегментації
Other Titles:	Topologically oriented search of U-net architectures based on genetic algorithm for three-dimensional segmentation
Authors:	Іванюк, А. Ivanyuk, A.
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Ternopil Ivan Puluj National Technical University
Bibliographic description (Ukraine):	Іванюк А. Топологічно-орієнтований пошук архітектур U-net на основі генетичного алгоритму для тривимірної сегментації / Іванюк А. // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 24-25 квітня 2026 р. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 184–185. — (Інформаційні технології).
Bibliographic reference (2015):	Іванюк А. Топологічно-орієнтований пошук архітектур U-net на основі генетичного алгоритму для тривимірної сегментації // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, Тернопіль, 24-25 квітня 2026 р. 2026. С. 184–185.
Bibliographic citation (APA):	Ivanyuk, A. (2026). Topolohichno-oriientovanyi poshuk arkhitektur U-net na osnovi henetychnoho alhorytmu dlia tryvymirnoi sehmentatsii [Topologically oriented search of U-net architectures based on genetic algorithm for three-dimensional segmentation]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 24-25 April 2026, Ternopil, 184-185. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Ivanyuk A. (2026) Topolohichno-oriientovanyi poshuk arkhitektur U-net na osnovi henetychnoho alhorytmu dlia tryvymirnoi sehmentatsii [Topologically oriented search of U-net architectures based on genetic algorithm for three-dimensional segmentation]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues” (Tern., 24-25 April 2026), pp. 184-185 [in Ukrainian].
Is part of:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 2026 Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 2026
Conference/Event:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Journal/Collection:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Issue Date:	24-Apr-2026
Date of entry:	10-Jun-2026
Publisher:	ТНТУ TNTU
Place of the edition/event:	Тернопіль Ternopil
Temporal Coverage:	24-25 квітня 2026 р. 24-25 April 2026
Supervisor:	Матійчук, Любомир Павлович Matiichuk, L.
UDC:	004.93.2 004.89
Number of pages:	2
Page range:	184-185
Start page:	184
End page:	185
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52185
Copyright owner:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026
References (Ukraine):	1. Tafforeau P. et al. Imaging intact human organs with local resolution of cellular structures using hierarchical phase-contrast tomography. Nature Methods. 2021. 2. Yagi S. et al. Deep learning for 3D vascular segmentation in hierarchical phase contrast tomography: a case study on kidney. Scientific Reports. 2024. 3. HuBMAP Consortium. Hacking the Human Vasculature – kidney blood vessel segmentation benchmark. Kaggle. 2023. 4. Pizer S. M. et al. Adaptive histogram equalization and its variations. Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 1987; 39: 355–368. 5. Zuiderveld K. Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization. Graphics Gems IV. 1994: 474–485. 6. Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics. 1979; 9(1): 62–66. 7. Frangi A. F. et al. Multiscale vessel enhancement filtering. MICCAI 1998: 130–137. 8. Khouy M. et al. Medical Image Segmentation Using Automatic Optimized U-Net Architecture Based on Genetic Algorithm. Journal of Personalized Medicine. 2023; 13(9): 1298.
References (International):	1. Tafforeau P. et al. Imaging intact human organs with local resolution of cellular structures using hierarchical phase-contrast tomography. Nature Methods. 2021. 2. Yagi S. et al. Deep learning for 3D vascular segmentation in hierarchical phase contrast tomography: a case study on kidney. Scientific Reports. 2024. 3. HuBMAP Consortium. Hacking the Human Vasculature – kidney blood vessel segmentation benchmark. Kaggle. 2023. 4. Pizer S. M. et al. Adaptive histogram equalization and its variations. Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 1987; 39: 355–368. 5. Zuiderveld K. Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization. Graphics Gems IV. 1994: 474–485. 6. Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics. 1979; 9(1): 62–66. 7. Frangi A. F. et al. Multiscale vessel enhancement filtering. MICCAI 1998: 130–137. 8. Khouy M. et al. Medical Image Segmentation Using Automatic Optimized U-Net Architecture Based on Genetic Algorithm. Journal of Personalized Medicine. 2023; 13(9): 1298.
Content type:	Conference Abstract
Appears in Collections:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.