Поздняков

1.

МИНОБРНАУКИ РОСИИ
ФГБОУ ВО «ТвГТУ»
Факультет информационных технологий
Кафедра «Автоматизация технологических процессов»
Направление подготовки 12.04.04-Биотехнические системы и
технологии
Магистерская диссертация на тему:
«Программный комплекс для распознавания кист
почек на снимках МРТ»
Выполнил студент группы
М.БСТ.ИДМ.24.08
Поздняков М. С.
Руководитель: Сидоров К.В.

2. Актуальность проблемы

Раннее выявление кистозных образований в почках важно для
успешного лечения. Разработка более эффективных и точных
методов диагностики кистозных образований является актуальной
задачей современной медицины. В данной работе я улучшил свой
программный комплекс, который использует Искусственный
интеллект для автоматической обработки сканов почек и
дальнейшего выявления кистозных образований.
01.07.2026
2

3. Цели и задачи

Цели и задачи
• Провести
анализ
существующих
методов
кистозных образований почек и выявить их ограничения.
диагностики
• Улучшить алгоритм распознавания почек на медицинских изображениях
для повышения точности.
• Обучить и протестировать разработанный программный комплекс на наборе
данных мрт.
• Провести валидацию разработанной модели с использованием нейросет
и VGG16 на независимом наборе данных.
• Провести анализ ошибок модели и определить причину неправильной
классификации кист.
01.07.2026
3

4. Киста почки и ее визуальные признаки

Кисты в почках - это доброкачественные
полостные
образования,
заполненные
жидкостью
и
ограниченные
тонкой
соединительнотканной капсулой. Наиболее
часто встречаются простые кисты, которые
имеют округлую форму, четкие контуры и
однородное содержимое.
Рисунок 1. Пример МРТ-изображения с выявленным образованием
01.07.2026
4

5. Движок приложения

Рисунок 2. Главное меню
01.07.2026
5

6. Обучающие данные

Рисунок 3. Обучающий набор данных
01.07.2026
6

7. VGG 16

VGG 16
Рисунок 4. Архитектура VGG16
01.07.2026
7

8. Алгоритм поиска почки

Рисунок 5. Диапазон скользящего окна поиска
01.07.2026
8

9. Алгоритм поиска почки

Рисунок 6. Демонстрация перебора координат
01.07.2026
9

10. Алгоритм поиска почки

Рисунок 7. Найденные почки
01.07.2026
10

11. Настройки программы

Рисунок 8. Демнстрация настроек
приложения
01.07.2026
11

12. Вывод результатов

Рисунок 9. Пример обработки изображения
12
01.07.2026

13. Анализ ошибок

Анализ ошибок
Расчёт коэффициента Dice:
TP - кисты, найденные верно.
FP - ошибочно найденные кисты.
FN - пропущенные кисты.
TN - правильно не выделенные области.
Рисунок 10. Матрица путаницы из бинарной модели классификации
01.07.2026
13

14. Результаты работы

• Улучшен программный комплекс для автоматизированного рас
познавания кистозных образований в почках.
• Улучшен алгоритм для поиска и выделения почек.
• Создание полноценного оконного приложения пользователя.
• Переобучение нейросети VGG16.
14
01.07.2026

15. Спасибо за внимание!

15
01.07.2026