Класифікація та сегментація медичних зображень за допомогою моделі Detection Transformer (DETR)

Abstract

Дипломна робота: 150 с., 25 рис., 10 табл., 2 додатки, 84 джерела. Метою роботи є розробка системи автоматизованого аналізу медичних зображень для виявлення клітин, уражених збудником малярії Plasmodium vivax, із використанням моделі Detection Transformer (DETR). У роботі проведено огляд сучасних методів діагностики малярії, зокрема комп’ютерних підходів на основі глибокого навчання. Проаналізовано архітектуру моделі DETR, розглянуто її переваги у задачах об'єктного детектування та сегментації. Особливу увагу приділено підготовці набору даних BBBC041: виконано анотування зображень, створення пайплайну для переведення в формат COCO, а також валідацію структурованих даних. Здійснено донавчання попередньо натренованої моделі DETR на медичному датасеті BBBC041 із налаштуванням гіперпараметрів, також було реалізовано обробку результатів передбачення. Розроблено інструментарій аналізу якості моделі: побудовано графіки функції втрат, точності, метрик AP та приклади передбачень. У фіналі роботи представлено інтерпретацію результатів та сформовано висновки щодо доцільності використання підходу DETR у медичній діагностиці.Diploma Thesis (Bachelor`s Thesis): 150 pages, 25 figures, 10 tables, 2 appendices, 84 references. The aim of this thesis is to develop an automated medical image analysis system for detecting cells infected with the Plasmodium vivax malaria parasite using the Detection Transformer (DETR) model. The work includes an overview of current malaria diagnostic methods, with a focus on computer-based approaches powered by deep learning. The architecture of the DETR model is analyzed, emphasizing its advantages in object detection and segmentation tasks. Special attention is given to the preparation of the BBBC041 dataset: image annotation was performed, a pipeline for conversion to the COCO format was implemented, and the structured data was validated. Fine-tuning of a pretrained DETR model was carried out on the BBBC041 medical dataset with appropriate hyperparameter adjustment, and the prediction results were processed accordingly. An evaluation toolkit was developed, including loss and accuracy plots, AP metrics, and visual examples of predictions. The final part of the thesis presents result interpretation and conclusions regarding the applicability of DETR-based approaches in medical diagnostics