http://repo.ssau.ru/jspui/handle/VKR/187 2026-10-08T15:48:29Z http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/63731 Title: ViT-система диагностики рака кожи Authors: Николаева С. С. Abstract: Проведен сравнительный анализ эффективности современных архитектур глубокого обучения на датасете дерматоскопических изображений HAM10000. Разработана и обучена гибридная модель DenseNet121 + ViTSmall для трех задач классификации: бинарной (злокачественная/доброкачественная), бинарной (меланома/не меланома) и 4- классовой (меланома, невус, кератоз, базальноклеточный рак). Модель обучена на сбалансированной выборке из 4000 изображений (по 1000 на каждый класс). Достигнуты следующие метрики на отложенной тестовой выборке (800 изображений): точность 4-классовой классификации - 87,00% (лучший результат на валидации - 87,75%), точность детекции злокачественных новообразований - 89,25%, точность детекции меланомы - 89,12%. Чисто сверточная архитектура DenseNet121 без ViT-компонента показала точность 4-классовой классификации 80,88%, что подтверждает эффективность гибридного подхода (прирост 6,12 процентных пункта). Создан функциональный прототип веб-приложения на базе фреймворка FastAPI с использованием базы данных 2026-01-01T00:00:00Z http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/63730 Title: Программный модуль интеллектуального анализа спектральных признаков новообразований кожи Authors: Сальникова Е. О. Abstract: Работа посвящена исследованию средств для создания признаковых пространств и классификации спектральных данных для диагностики кожных новообразований. Значительная часть работы уделена сравнительному анализу различных методов создания признаковых пространств и классификации ex vivo спектров рамановского рассеяния. В работе разработаны и исследованы алгоритмы на основе дисперсионного, дискриминантного и регрессионного анализа. 2026-01-01T00:00:00Z http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/63729 Title: Идентификация новообразований кожи на основе анализа гиперспектральных изображений Authors: Боровков А. А. Abstract: Разработан алгоритм предварительной обработки изображений для дальнейшей сегментации и классификации нейронной сетью. Разработана архитектура нейронной сети для сегментации и классификации новообразований кожи. 2026-01-01T00:00:00Z http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/63728 Title: Программный классификатор спектральных профилей кожи при неинфекционных заболеваниях Authors: Сергеева А. М. Abstract: Цель работы – разработка программного модуля мультиклассового классификатора для анализа спектров комбинационного рассеяния кожи с помощью алгоритмов машинного обучения. Работа посвящена исследованию средств для создания признаковых пространств и классификации спектральных данных для диагностики и дифференциации неинфекционных заболеваний. Значительная часть работы посвящена сравнительному анализу различных признаковых пространств, построенных на основе in vivo спектров комбинационного рассеяния кожи, а также разработке и оценке алгоритма машинного обучения для многоклассовой классификации. В работе разработан и исследован алгоритм на основе метода опорных векторов. Также был реализован программный модуль для классификации спектров комбинационного рассеяния кожи. 2026-01-01T00:00:00Z