Методи і моделі багатокласової класифікації 

Багатокласовість – характерна властивість більшості завдань диференційної діагностики.  Схожість клінічної картини захворювань створюють додаткові проблеми для діагностування патологій. Дослідження наукового напрямку спрямовані на формалізацію окремих видів актуальних багатокласових завдань диференційної діагностики, розробку та удосконалення методів їх вирішення за даними медичних зображень, даними моніторінгу біомедичних сигналів. В результаті проведених досліджень для визначеного класу завдань багатокласової класифікації розроблено новий  ефективний метод ієрархічної класифікації що суттево переважає в якості відомі підходи вирішення таких завдань. 

Основні тематичні дослідження за останні 5 років

  • Розробка системи визначення 5-ти ступенів фіброзу печінки класифікації Metavir за УЗ зображеннями паренхими печінки (виконано 2025р)
  •  Розробка системи визначення 8-ти ступенів фіброзу печінки класифікації Metavir за  станом судин печінки на УЗ зображеннях (виконано 2024р)
  • Розробка системи диференційної діагностики «здорові-ПТСР-групи ризику ПТСР» за даними фМРТ ( стадія розробки)

Основні публікації 

  1. D.Hrishko, O.Trofymenko, O.Nosovets, K.Bovsunoskaja, I.Dykan, B. Tarasiuk, V.Pavlov, Ie Nastenko. “Optimal Complexity Structures of Ultrasound Image Models in Diagnostic Decision Making System,” 2021 IEEE 16th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), Lviv, Ukraine, 2021, pp. 390-393, e-ISBN:978-1-6654-4257-2, print ISBN:978-1-6654-4258-9, e-ISSN: 2766-3639, print-ISSN: 2766-3655.  
  2. V.Babenko, I.Nastenko, V.Pavlov, O.Horodetska, I.Dykan, B.Tarasiuk, V.Lasoryshinets. Classification of Pathologies on Medical Images Using the 
  3. Algorithm of Random Forest of Optimal-Complexity Trees. Cybern. Syst. Anal. 59, pp. 346–358, (2023), e-ISSN 1573-8337, print-ISSN 1060-0396 .
  4. Babenko V., Nastenko Ie., Solodushenko V., Tarasyuk B., Pavlov V., Averianova O., “Technology of Hierarchical Classification Applied to Ensemble Methods for Liver Fibrosis Staging in Ultrasound” 2024 IEEE 19th International Conference on Computer Science and Information Technologies (CSIT), Conference Paper, Lviv, Ukraine, 16-19 Оctober, 2024 DOI: 10.1109/CSIT65290.2024.10982652  https://ieeexplore.ieee.org/document/10982652 

Захищені/триваючі PhD-дисертації

  1. Аналіз даних магнітно-резонансної томографії хворих на посттравматичний стресовий розлад (аспірант Алієв Ельдар, керівник – Павлов Володимир)

Участь у наукових програмах (Horizon Europe, Erasmus+, НФДУ тощо)

  • Реалізовані проєкти в межах ініціативної теми кафедри – НДР   0123U100866 «Методи та моделі ідентифікації станів об’єктів в задачах прийняття медичних рішень»

Керівник напряму: к.т.н. Павлов В.А.

Використання в навчальному процесі: Методи моделювання складних систем та  процесів (1 рік, магістратура) 

Співпраця: Договір про співпрацю № Д/0002.01/3400.02/291/2023  від 27.10.2023 р. з  ДУ «Інститут педіатрії, акушерства і гінекології імені академіка О.М. Лук’янової НАМН України»

Перспективи для студентів і молодих науковців

  • Робота над інноваційними проєктами
  • Можливість публікацій у міжнародних журналах
  • Стажування у провідних компаніях та наукових установах
Прокрутити вгору