Інтелектуальні системи підтримки медичних рішень

Стратегія наукового напряму містить три складові: розробку методів генерації інформативних комбінованих ознак; розробку нових класифікаційних стратегій; розробку нових інтелектуальних систем підтримки прийняття медичних рішень. Такий підхід зменшує ймовірність медичних помилок та підвищує швидкість та ефективність процесів медичної діагностики.

Основні тематичні дослідження за останні 5 років

  • Виявлення порушень серцевої гемодинаміки за даними спекл-трекінг ехокардіографії.
  • Системи розпізнавання лікарсько чутливої та лікарсько резистентної форм туберкульозу легень.
  • Система діагностики міокардиту при гострій формі КОВІД-19.
  • Система диференціальної діагностики гострої форми КОВІД-19, Лонгковіду та бактеріальної пневмонії.
  • Диференціальна діагностика онкологічних захворювань легень з використанням даних гістології та імуногістохімії.

Основні публікації 

  1. Nastenko IA, Honcharuk MO, Babenko VO, Lynnyk MI, Ignatieva VI, Yachnyk VA. Development of Artificial Intelligence-Based Programs for the diagnosis of Myocarditis in COVID-19 using Chest Computed Tomography data». Ukrainian Journal of Cardiovascular Surgery [Internet]. 2024 Sep 27;32(3):58–65. Available from: https://doi.org/10.30702/ujcvs/24.32(03)/nh052-5865
  2. Nastenko IA, Honcharuk MO, Babenko VO, Lynnyk MI, Ignatieva VI, Yachnyk VA. Development of Artificial Intelligence-Based Programs for the diagnosis of Myocarditis in COVID-19 using Chest Computed Tomography data». Ukrainian Journal of Cardiovascular Surgery [Internet]. 2024 Sep 27;32(3):58–65. Available from: https://doi.org/10.30702/ujcvs/24.32(03)/nh052-5865
  3. Matviichuk O, Biloshytska O, Horodetska O, Pavlov V, Linnik M, Nastenko I. Positional approach to the voting function formation of random forest trees as an example of solving the differentiating tuberculosis forms problem. 2021 IEEE 16th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT) [Internet]. 2022 Nov 10;555–8. Available from: https://doi.org/10.1109/csit56902.2022.10000450
  4. Matviichuk O, Nosovets O, Linnik M, Davydko O, Pavlov V, Nastenko I. Class-Oriented features selection technology in medical images classification problem on the example of distinguishing between tuberculosis sensitive and resistant forms. 2021 IEEE 16th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT) [Internet]. 2021 Sep 22;385–9. Available from: https://doi.org/10.1109/csit52700.2021.9648747
  5. Nastenko I, Maksymenko V, Potashev S, Pavlov V, Babenko V, Rysin S, et al. Random Forest algorithm construction for the diagnosis of coronary heart disease based on echocardiography video data streams. Innovative Biosystems and Bioengineering [Internet]. 2021 Apr 6;5(1):61–9. Available from: https://doi.org/10.20535/ibb.2021.5.1.225794

Захищені/триваючі PhD-дисертації

  1. Технологія ієрархічної класифікації в задачах діагностики патологій за медичними зображеннями різних модальностей (аспірант Бабенко Віталій, керівник – Настенко Євген)
  2. Методи класифікації форм туберкульозу легень за даними комп’ютерної томографії на основі ансамблевої селекції ознак (аспірант Матвійчук Олександр, керівник – Настенко Євген)
  3. Методи порівняння медичних КТ-зображень легень (аспірант – Давидович Ілля, керівник – Настенко Євген)
  4. Структурний аналіз органів людини на медичних зображеннях комп’ютерної томографії (аспірант Гончарук Максим, керівник – Настенко Євген)

Реалізовані проєкти (національні/міжнародні)

Ініціативна тема кафедри НДР № 0123U100866 «Методи та моделі ідентифікації станів об’єктів в задачах прийняття медичних рішень» Керівник напряму: Настенко Євген Арнольдович, д.б.н., професор, професор кафедри БМК, електронна пошта: nastenko.e@gmail.com

Перспективи для студентів і молодих науковців

  • Робота над інноваційними проєктами
  • Можливість публікацій у міжнародних журналах
Прокрутити вгору