Освітній рівень бакалавра
2026
Інформація оновлюється…
2025
| Група | Студент | Керівник | Тема ДР | Опис | Матеріали |
|---|---|---|---|---|---|
| БС-11 | Білецький Михайло Валентинович | асист. каф. БМК Дюмін О.Д. | Веб-застосунок для сегментації зображень магнітно-резонансної томографії головного мозку | У дипломній роботі розроблено веб-застосунок для сегментації зображень магнітно-резонансної томографії головного мозку, який дозволяє завантажити МРТ-зображення та додатково за потреби еталонну маску, виконати автоматичну сегментацію за допомогою попередньо натренованої нейронної мережі, а також вручну відкоригувати сегментовану маску, переглянути різні типи зображень і отримати метрики якості, до того ж є можливість завантажити результати. Веб-застосунок має інтуїтивний веб-інтерфейс, не потребує встановлення додаткового програмного забезпечення та працює безпосередньо у браузері. У межах роботи проаналізовано підходи до обробки медичних зображень, обґрунтовано вибір архітектури моделі та інструментів реалізації. Проведено порівняння з іншими подібними рішеннями та оцінено функціональні переваги створеного веб-застосунку. Результати підтвердили ефективність і доцільність його використання для автоматизованої сегментації в освітній і медичній сферах. | Переглянути |
| БС-11 | Борісов Нікіта Олексійович | доц. каф. БМК, к.т.н., Кравченко О.В. | Система оповіщення виявлення падіння на відео | Робота виконана за структурою наукового дослідження та складається з трьох розділів: аналізу предметної області та існуючих моделей на ринку, проєктування та реалізації системи за темою роботи. У першому розділі випускником було проведено комплексний аналіз предметної області систем виявлення падіння. На основі даних ВООЗ і CDC було проаналізовано масштаби та наслідки падінь. Огляд сучасних технологій виявлення падінь охопив носимі сенсори, IoT-рішення та комп’ютерний зір з глибинним навчанням. Особливу увагу приділено існуючим моделям на ринку, зокрема YOLO, Faster R-CNN і LSTM. У другому розділі наведено підтвердження вибору архітектури YOLO як оптимальної для обробки відеопотоку в реальному часі, описано підготовку навчальної вибірки з використанням платформи Roboflow та методи обробки складних ситуацій (оклюзії та нестандартні пози). Описано логіку функціонування системи, що включає класифікацію поз, таймер контролю тривалості падіння та сповіщення через бот однієї з соціальних мереж. У третьому розділі висвітлено реалізацію програмного забезпечення для виявлення падінь на відео з використанням обраної раніше моделі глибокого навчання YOLOv8. Було здійснено попереднє навчання моделі, впроваджено трекінг об’єктів та класифікацію їх стану, що дозволяє точно виявляти падіння та реагувати на них. | Переглянути |
| БС-11 | Бутко Віталій Дмитрович | к.т.н., доцент каф. БМК Павлов В. А. | Інформаційна система детекції галюцинацій у результатах діагностичних висновків генеративного штучного інтелекту | Робота присвячена розробці системи детекції галюцинацій у великих мовних моделях у медичному контексті. Досліджено три методи: аналіз логарифмічних ймовірностей, SelfCheckGPT-NLI та аналіз внутрішніх активацій. Створено спеціалізований класифікатор HallucinationDetector, що досягнув 83.3% точності та 84.7% F1-score на медичному датасеті MSDiagnosis. Використано модель Mistral-Small-24B-Instruct-2501 та GPT-4.1 як критик для валідації результатів. Розроблено веб-додаток на Streamlit для демонстрації роботи системи. Метод аналізу внутрішніх станів показав найвищу ефективність порівняно з альтернативними підходами. Проведено практичне тестування на реальних медичних випадках з педіатричної практики. Результати підтверджують можливість створення надійних систем детекції галюцинацій для безпечного впровадження штучного інтелекту в охорону здоров’я. Система готова до інтеграції у медичні інформаційні системи та має високий потенціал для широкого практичного застосування в клінічній практиці. | Переглянути |
| БС-11 | Валенко Олексій Сергійович | ст. викл. каф. БМК Корнієнко Г.А. | Програмний застосунок для оцінки вмісту харчових добавок у їжі | Дипломна робота присвячена розробці програмного застосунку для оцінки вмісту харчових добавок у продуктах харчування. Актуальність теми зумовлена зростанням обізнаності населення щодо впливу харчових добавок на здоров’я та необхідністю створення простого і доступного інструменту для аналізу складу продуктів. У роботі здійснено аналіз законодавчих актів, норм допустимого споживання добавок та міжнародних стандартів безпеки. Надано класифікацію харчових добавок, описано їх функціональні властивості та потенційний вплив на організм людини. У рамках дослідження розглянуто існуючі рішення на ринку та обґрунтовано вибір технологій для реалізації власного програмного застосунку. Розроблений програмний застосунок містить базу харчових добавок з описами, допустимими нормами та кольоровою індикацією рівня небезпеки. Реалізовано функції пошуку, фільтрації, сортування, а також додано модуль «харчового помічника», який дозволяє враховувати індивідуальні параметри користувача. Застосунок має зручний та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс. Отриманий результат сприяє покращенню інформованості споживачів, формуванню навичок усвідомленого вибору продуктів та може бути використаний у повсякденному житті, навчальних закладах і просвітницьких програмах. | Переглянути |
| БС-11 | Гуля Маргарита Сергіївна | ас. каф. БМК Дюмін О. Д. | Чат-бот для консультації людей з тривожно-депресивним розладом | Чат-бот на платформі Telegram для допомоги людям з тривожно-депресивними станами. Має співрозмовника на базі моделі штучного інтелекту GPT 3.5 Turbo, можливість робити та зберігати записи про те, як пройшов день користувача, оцінка дня і т. д. В чат-боті є можливість проходити тести на депресію та тривожність, результати тестів зберігаються та на їх основі (також на основі оцінок дня) можна побудувати графіки настрою/депресії/тривожності користувача за певний період часу. В чат-боті є вправи для зменшення стресу/тривожності. Також чат-бот має “експрес-допомогу”, де користувачу задаються основні питання на оцінку причини негативного стану користувача та надаються рекомендації на базі користувацьких відповідей. Промпт для співрозмовника був написаний детально та обережно – співрозмовник максимально розрахований на підтримку та допомогу користувачеві. Відповіді та записи користувача надійно зберігаються в БД SQLite, що надає “пам’ять” діалогу – чат-бот стає справжнім та особливим партнером для кожного окремого користувача. | Переглянути |
| БС-11 | Димов Артем Андрійович | ас. каф. БМК Дюмін О.Д. | Інформаційна система підбору окулярів при міопії | У ході виконання дипломної роботи було розроблено інформаційну систему, призначену для підбору окулярів при міопії. Програмне забезпечення було розроблено із застосуванням сучасних веб-технологій (Laravel, jQuery, Tailwind CSS), що дало змогу підвищити зручність і швидкість взаємодії користувача з системою. У межах роботи було також із дотриманням принципів MVC-архітектури реалізовано алгоритм автоматичного підбору окулярів, який враховує важливі індивідуальні параметри користувача. Відповідно до вимог системи було спроєктовано базу даних. Крім того, проаналізовано й впроваджено методи захисту даних та проведено розрахунок економічного ефекту від запровадження розробленого рішення, що доводить його доцільність і перспективність для подальшого використання. Проведено тестування створеної системи; результати підтвердили коректність реалізованих функцій та зручність користувацького інтерфейсу, а також довели економічну вигоду впровадження автоматизованого рішення. | Переглянути |
| БС-11 | Іващенко Яна Дмитрівна | ас. каф. БМК Дюмін О.Д. | Інформаційний застосунок для попередження вигорання лікаря | У розробленому застосунку реалізовано повноцінний збір даних та аналіз наданих лікарем (користувачем) у реальному часі, що забезпечує швидке надання рекомендацій відповідно до поточного стану медичного працівника. Важливим показником застосованих методик були простота розуміння виведених даних та доступність. Аналіз часових рядів та візуальна аналітика у вигляді графіків, які мають функціонал для збереження та подальшого глибокого аналізу даних, надають користувачеві змогу самостійно помічати різкі зміни, стрибки, відхилення від норми і т.д. Так само застосуються методи саморефлексії та самоспостереження, що користувач бачить та відчуває під час ручного введення даних та самостійної оцінки як фізичного, так і емоційного стану. Для зручності були застосовані аналізи даних усіх введених показників, що інтерпретуються, заносяться до бази даних користувача та класифікуються за можливістю до вигорання лікаря. Аналізуються дані за останні 2 тижні та враховуються зміни щодо середнього значення найважливіших показників. Також є надання персоналізованих рекомендацій. | Переглянути |
| БС-11 | Каменяр Сергій Олександрович | ас. каф. БМК Давидович І.В. | Веб-додаток оцінки якості води | Актуальність зумовлена підвищеною увагою суспільства до якості води та її впливу на здоров’я людини. У дипломній роботі було розроблено вебдодаток для оцінки якості питної води на основі нормативних показників. Основна мета – підвиження обізнаності людей щодо води, її якості, а також розробка та створення інтуїтивно зрозумілого інструменту, що дозволяє користувачам швидко перевіряти якість води за ключовими параметрами та отримувати зворотний зв’язок. У процесі розробки застосовано HTML, CSS та JavaScript. Програмна архітектура включає сторінку показників, що характеризують воду, сторінки переліку брендів води в Україні, калькулятор та помічник оцінки якості води. Захист сторінок через перевірку авторизації, інтерактивні елементи оцінки води та сторінки з описами параметрів якості. Було проведено аналіз відповідних джерел, а саме блогів, правових та нормативних документів, наукових статей. Проведено аналіз існуючих вебсистем і методів оцінки води, на підставі чого обґрунтовано вибір реалізованих рішень. Результатом є легкий і доступний інструмент, що може бути використаний як у побуті, так і з навчальною метою. | Переглянути |
| БС-11 | Каменяр Сергій Олександрович | ас. каф. БМК Давидович І. В. | Веб-додаток оцінки якості води | Актуальність зумовлена підвищеною увагою суспільства до якості води та її впливу на здоров’я людини. У дипломній роботі розроблено прототип вебдодатку для оцінки якості питної води на основі нормативних показників. Основна мета – підвищення обізнаності населення щодо води, її складу та впливу на здоров’я людини, а також розробка та створення інтуїтивно зрозумілого інструменту, що дозволяє користувачам швидко перевіряти якість води за ключовими параметрами та отримувати зворотний зв’язок. У процесі розробки застосовано HTML, CSS та JavaScript. Програмна архітектура включає сторінку переліку брендів води в Україні, сторінку показників, сторінку калькулятора та помічника та передбачає захист сторінок через перевірку авторизації, адаптивний інтерфейс, інтерактивні елементи оцінки води та сторінки з описами параметрів якості. Було проаналізовано відповідні джерела. Проведено аналіз існуючих вебсистем і методів оцінки води, на підставі чого обґрунтовано вибір реалізованих рішень. Результатом є легкий і доступний інструмент, що може бути використаний як у побуті, так і з навчальною метою. | Переглянути |
| БС-11 | Коваленко | ст. викл. каф. БМК Піднебесна Г.А. | Чат-бот для консультації з медичних питань | Дипломна робота присвячена створенню Telegram-бота для орієнтовних медичних консультацій з використанням мовної моделі GPT-4 Turbo. У роботі проведено аналіз аналогів, обґрунтовано вибір технологій, спроєктовано архітектуру програмного забезпечення. Реалізований бот дозволяє користувачу анонімно вводити симптоми, отримувати текстові відповіді, сформовані GPT-моделлю, а також зберігати історію звернень у локальній базі даних і генерувати звіти у форматі PDF. Передбачено покрокову логіку взаємодії з користувачем (FSM), функцію створення нагадувань та захист особистої інформації. Розробка має прикладну цінність у сферах цифрової медицини, страхування та соціальних сервісів, сприяє підвищенню медичної обізнаності населення. Робота охоплює повний цикл проєктування: від аналізу предметної області до тестування функціоналу та оцінки ефективності реалізованого рішення. | Переглянути |
| БС-11 | Козак Григорій Григорович | доц., к.т.н., Павлов Володимир Анатолійович | Програмний застосунок визначення рівня стеатозу печінки за ультразвуковими зображеннями | У межах дипломної роботи було розроблено програмну систему для автоматизованого визначення рівня стеатозу печінки за ультразвуковими зображеннями із застосуванням методів глибокого навчання. Запропоноване рішення базується на двоетапній архітектурі, що поєднує згорткову нейронну мережу DenseNet121, яка здійснює оцінку рівня стеатозу на основі окремих зображень, та повнозв’язну нейронну мережу другого етапу, яка узагальнює передбачення для кожного пацієнта на основі серії з десяти знімків. У процесі реалізації було забезпечено повний цикл обробки медичних зображень: від етапу попередньої обробки й трансформації вхідних даних до безпосереднього моделювання та інтерпретації результатів. Особливістю моделі другого рівня є її інваріантність до порядку вхідних даних, досягнута шляхом навчання на випадкових перестановках, що дозволило не лише підвищити стійкість системи, а й ефективно розширити тренувальну вибірку. Отримані результати підтверджують високу точність розробленої системи: середня абсолютна похибка (MAE) становила 7.60, коефіцієнт кореляції Спірмана — 0.931, а коефіцієнт Пірсона — 0.921. Для підвищення інтерпретованості результатів було застосовано метод інтегральних градієнтів, що дозволив візуалізувати найбільш значущі ділянки зображення, на які орієнтується модель під час прогнозування. | Переглянути |
| БС-11 | Козлова Аліна Ігорівна | доц., к.т.н., доцент каф. БМК Кравченко О.В. | Веб-орієнтований застосунок підтримки ментального здоровʼя дитини | Вебзастосунок “Поруч” дозволяє опікунам анонімно провести первинний скринінг психоемоційного стану дитини за методикою SDQ. Покроковий адаптивний інтерфейс із прогрес-баром створено для людей без технічної чи психологічної підготовки: він блокує пропуск питань, працює локально та не зберігає дані. Після завершення тесту система миттєво генерує зрозумілий вердикт, персональні рекомендації й надає посилання на відео, статті, вправи та контакти підтримки. Реалізація на чистих HTML, CSS і JavaScript із jQuery забезпечила простоту підтримки, кросплатформеність і швидкість завантаження, а відмова від серверної частини знизила витрати та спростила розгортання. Інтерфейс відповідає сучасним UI/UX-принципам доступності: пастельна палітра, безпечні шрифти, чітка ієрархія елементів і коректне кольорове маркування емоцій. Економічні розрахунки підтвердили доцільність обраної архітектури, а порівняння з аналогами показало унікальність і вищу ефективність рішення в реальних умовах застосування. | Переглянути |
| БС-11 | Косачевський Андрій Олександрович | ас. каф. БМК Алієв Е.І. | Веб-застосунок для діагностики інсульту за допомогою штучного інтелекту | У процесі виконання дипломної роботи було розроблено програмний комплекс для автоматизованого прогнозування ризику інсульту з використанням методів штучного інтелекту та машинного навчання, що є важливим кроком у напрямі підвищення ефективності діагностичних процесів у медичній практиці. Основним результатом роботи стала реалізація модульної системи, яка включає серверну частину, побудовану на фреймворку Flask, клієнтський інтерфейс на базі Streamlit та базу даних SQLite для зберігання медичних даних. Система забезпечує обробку структурованих даних, таких як демографічні характеристики, клінічні показники та спосіб життя, для оцінки ймовірності інсульту з використанням моделі RandomForest. Точність прогнозування, оцінена за метрикою AUC, досягла 0,85–0,90, що відповідає сучасним стандартам для подібних задач. Інтерактивний інтерфейс системи дозволяє лікарям та пацієнтам зручно вводити дані, отримувати персоналізовані рекомендації та візуалізувати результати у вигляді графіків і діаграм, що сприяє інтуїтивному аналізу факторів ризику. Загалом, дипломна робота демонструє комплексний підхід до вирішення задачі автоматизованої діагностики інсульту, поєднуючи сучасні технології обробки даних, машинне навчання та веб-розробку. | Переглянути |
| БС-11 | Петренко Миколай Маркович | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. | Веб-сайт оперативного інструктування з надання першої домедичної допомоги | Дипломна робота присвячена розробці веб-сайту оперативного інструктування з надання першої домедичної допомоги. Актуальність зумовлена низьким рівнем медичної грамотності населення України та відсутністю доступних цифрових інструментів для екстрених ситуацій. Створено інноваційний веб-ресурс з гібридною діагностичною системою, морфологічним пошуком українською мовою та повною офлайн-функціональністю через PWA технології. Використано React, Redux Toolkit, Service Workers для забезпечення роботи без інтернету. Досягнуто покращення швидкості доступу до інформації на 50-60% порівняно з аналогами, середній час доступу складає 7,3 секунди. Розроблено психологічно-адаптований інтерфейс для стресових умов та систему ваг для точної діагностики станів. Робота має високий потенціал для впровадження в національну систему підготовки населення до надзвичайних ситуацій. | Переглянути |
| БС-11 | Петренко Миколай Маркович | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. | Веб-сайт оперативного інструктування з надання першої домедичної допомоги | Дипломна робота присвячена розробці веб-сайту оперативного інструктування з надання першої домедичної допомоги. Актуальність зумовлена низьким рівнем медичної грамотності населення України та відсутністю доступних цифрових інструментів для екстрених ситуацій. Створено інноваційний веб-ресурс з гібридною діагностичною системою, морфологічним пошуком українською мовою та повною офлайн-функціональністю через PWA технології. Використано React, Redux Toolkit, Service Workers для забезпечення роботи без інтернету. Досягнуто покращення швидкості доступу до інформації на 50-60% порівняно з аналогами, середній час доступу складає 7,3 секунди. Розроблено психологічно-адаптований інтерфейс для стресових умов та систему ваг для точної діагностики станів. Робота має високий потенціал для впровадження в національну систему підготовки населення до надзвичайних ситуацій. | Переглянути |
| БС-11 | Хомич Володимир Володимирович | ас. каф. БМК Матвійчук О.В. | Мобільний застосунок для пошуку аналогів препаратів | У межах дипломного дослідження розроблено прототип інтелектуальної системи, орієнтованої на пошук аналогів лікарських препаратів із використанням віртуального ШІ-консультанта. Основна мета полягала у створенні інструменту, здатного імітувати процес фармацевтичної консультації за рахунок інтерактивного діалогу з користувачем. Систему реалізовано у вигляді додатку, що дозволяє автоматизувати пошук аналогічних медикаментів на основі заданого препарату та надає користувачу релевантну інформацію у зручному форматі. Для визначення функціональних характеристик було проаналізовано наукові джерела та практичні приклади застосування ШІ в медицині. Порівняльний аналіз сучасних інструментів розробки (зокрема, IDE та ігрових рушіїв) дозволив обрати оптимальну платформу для реалізації. Додатково здійснено розрахунок економічної ефективності впровадження розробки, що підтвердив доцільність її подальшого масштабування. Представлене рішення може бути використане як основа для створення повноцінної системи підтримки фармацевтичного консультування в аптечних та медичних установах, сприяючи підвищенню ефективності надання медичних послуг і доступності інформації для населення. | Переглянути |
| БС-12 | Адамов Олег Вадимович | доц. каф. БМК, к.ф.-м.н. Рудніков Євгеній Григорович | Програмний застосунок для симуляції кровотоку через активні артеріальні судини спіральної форми | У дипломній роботі розроблено математичну модель кровотоку через активні артеріальні судини спіральної форми з урахуванням додаткових фізіологічно обґрунтованих факторів, таких як обертання, еластичність, дисипативні втрати та гравітаційний вплив. Модель побудована на базі модифікованого рівняння Бернуллі. У рамках роботи створено програмний застосунок на мові Python з графічним інтерфейсом на основі бібліотеки PyQt5. Реалізовано функціонал вибору типу потоку, геометрії судини, активації стінки та налаштування фізичних параметрів. Отримані результати візуалізовано у вигляді часових та баричних графіків. Досліджено вплив активності стінки судини на характер перебігу тиску, а також вплив просторової орієнтації судини на гравітаційний внесок у модель. Результати підтверджують ефективність модифікованої моделі для більш реалістичного опису гемодинаміки в артеріях. | Переглянути |
| БС-12 | Артемук Галина Вікторівна | к.т.н. ст. викл. каф. БМК Піднебесна Г.А. | Система моніторингу здоров’я дітей у дитячих садках для оцінки ризиків та рекомендацій | У дипломній роботі створено інформаційну систему для щоденного моніторингу здоров’я дітей у закладах дошкільної освіти. Система дозволяє фіксувати щоденні спостереження, медичні та психологічні показники, а також параметри для розрахунку індексу маси тіла з урахуванням віку дитини. На основі зібраної інформації автоматично формуються висновки та рекомендації як для окремої дитини, так і для всієї групи. Передбачена можливість вибору періоду для аналізу, що дає змогу відстежувати динаміку стану здоров’я. З метою забезпечення конфіденційності та зручності роботи, реалізовано чіткий розподіл прав доступу відповідно до ролей: адміністратор, вихователь, медичний працівник, психолог. Додано функціонал керування групами, працівниками та інформацією про дітей. Показники моніторингу сформовано згідно з чинними санітарними нормами та методичними рекомендаціями. Інтерфейс системи адаптовано для користувачів із базовими навичками роботи з комп’ютером. У результаті реалізовано завершене прикладне рішення, яке може бути впроваджене в заклади дошкільної освіти та масштабоване в майбутньому. | Переглянути |
| БС-12 | Бурилко Дмитро Валентинович | проф., д.т.н., проф. каф. БМК Файнзільберг Л. С. | Програмний застосунок для оцінювання реакції людини на збуджуючі та гальмівні стимули | Дипломна робота присвячена створенню програмного застосунку для оцінювання реакції людини на збуджуючі та гальмівні стимули. У межах дослідження проаналізовано сучасні методики тестування когнітивної реакції, здійснено огляд програмних аналогів і визначено їхні ключові обмеження. Розроблений застосунок реалізовано мовою Python із використанням бібліотек PyQt5, Matplotlib, OpenPyXL та Pandas. Система підтримує точне вимірювання часу реакції, фіксує помилки, автоматично будує графіки результатів і зберігає дані у форматах CSV та Excel. Інтерфейс адаптований для широкого кола користувачів незалежно від віку чи технічної підготовки. Рішення має практичну цінність для медицини, освіти, спорту й UX-досліджень. Також у роботі реалізовано механізми налаштування параметрів тесту та проведено функціонально-вартісний аналіз для обґрунтування доцільності впровадження. Програму протестовано в умовах, наближених до реального використання, з позитивними результатами щодо зручності, точності та адаптивності системи. | Переглянути |
| БС-12 | Дорохов Нікіта Владиславович | доц., к.т.н., доц. каф. БМК Кравченко О.В. | Застосунок для моніторингу показників пацієнта хворого на астму | У дипломній роботі розроблено веб-застосунок для моніторингу стану пацієнтів із бронхіальною астмою. Система забезпечує функціонал введення медичних показників, їх збереження, візуалізацію, прогнозування загострень за допомогою нейронної мережі типу MLP, а також щоденник прийому ліків. Медичні дані включають результати спірометрії, частоту серцевих скорочень, симптоми та алергії. Реалізовано адаптивний інтерфейс для користувачів і адміністраторів з авторизацією та розмежуванням доступу. Клієнтська частина побудована на React, серверна – на Flask із використанням Python, а дані зберігаються в MySQL. Для підвищення точності прогнозів виконано обробку аномалій в медичних даних, а також застосовано нормалізацію, регуляризацію і Dropout у моделі. Отриманий застосунок дозволяє не лише спостерігати за динамікою стану пацієнтів, а й завчасно виявляти ризик загострення, формуючи індивідуальні рекомендації. Такий підхід сприяє підвищенню ефективності самоконтролю людей, які хворіють на бронхіальну астму. | Переглянути |
| БС-12 | Іськов Олександр Олександрович | проф., д.т.н., проф. каф. БМК Файнзільберг Л. С. | Програмний застосунок для визначення предиктора раптової серцевої смерті за електрокардіогрáмою (ЕКГ) | Дипломна робота присвячена створенню програмного застосунку для автоматизованої ідентифікації морфологічної альтернації зубця Т — електрофізіологічного предиктора шлуночкових аритмій та раптової серцевої смерті — на основі детермінованого моделювання електрокардіографічних сигналів. У роботі реалізовано параметризовану генеративну модель ЕКГ, що дозволяє варіювати рівень шуму, кількість циклів, морфологічні характеристики хвиль та ступінь морфологічної альтернації, забезпечуючи гнучкість і біологічну релевантність симульованих даних. Запропоновано та впроваджено удосконалений алгоритм аналізу T-хвиль, оснований на модифікованому алгоритмі ковзного середнього з механізмами автоматичного виявлення регулярних патернів чергування, адаптованими до складних і неідеальних сигналів. Архітектура рішення базується на Java, JavaFX, JPA/Hibernate та PostgreSQL і орієнтована на інтеграцію з науковими чи клінічними інформаційними системами, а також подальше масштабування функціоналу й адаптацію під практичне застосування. | Переглянути |
| БС-12 | Ковальчук Олексій Вікторович | ас. каф. БМК Дюмін Олексій Дмитрович | Методи аугментації перфузійних магнітно-резонансних зображень | Дипломна робота присвячена дослідженню методів аугментації перфузійних магнітно-резонансних зображень мозку для підвищення точності автоматизованої сегментації з використанням методів машинного навчання. Актуальність роботи зумовлена дефіцитом якісних розмічених медичних зображень, необхідних для навчання нейронних мереж у сфері медичної візуалізації. У роботі проаналізовано існуючі методи аугментації зображень, зокрема геометричні (обертання, віддзеркалення), інтенсивнісні (додавання гаусівського шуму, CLAHE, зсув інтенсивності), а також їх комбінації. Реалізація методів здійснена за допомогою мови програмування Python та бібліотек OpenCV, NumPy, TensorFlow у середовищі Google Colab. Для оцінки ефективності застосовано кількісні метрики: Dice-коефіцієнт, Sensitivity, Specificity, Accuracy. Найкращі результати показала комбінація методів, що дозволило значно покращити точність сегментації порівняно з неаугментованим набором даних. Отримані результати можуть бути корисними при впровадженні інтелектуальних діагностичних систем у клінічну практику. | Переглянути |
| БС-12 | Олейніков Ростислав Сергійович | проф., д.т.н., проф. каф. БМК Файнзільберг Л. С. | Програмний застосунок для перевірки гостроти зору в польових і домашніх умовах | Дипломна робота присвячена створенню мобільного програмного застосунку для самостійної перевірки гостроти зору в домашніх і польових умовах. Актуальність зумовлена потребою у доступних інструментах первинної діагностики, особливо в умовах обмеженого доступу до офтальмологічних послуг. Застосунок реалізовано у середовищі Android Studio з використанням Java, SQLite з шифруванням, архітектури MVVM та Text-to-Speech API для голосових підказок. Система включає інтерактивні тести на гостроту зору (logMAR), аметропію (дуохромний принцип), дальтонізм (таблиці Ішихари) й астигматизм (радіальні решітки). Реалізовано точне масштабування символів згідно з введеною дистанцією, локальне збереження результатів у зашифрованому вигляді та підтримку користувацьких облікових записів. Проведено порівняння аналогічних рішень, аналіз нормативної бази (МОЗ, GDPR, HIPAA), тестування функціональності та економічну оцінку. Результатом стала автономна, безкоштовна та захищена система, придатна для використання широким колом користувачів. | Переглянути |
| БС-12 | Пеньковський Данило Юрійович | доцент каф. БМК, к.т.н., Павлов Володимир Анатолійович | Програмний продукт для реалізації веб-додатку лікаря на основі системи прийняття діагностичних рішень | Результатом роботи є програмний продукт для реалізації веб-додатку лікаря на основі системи прийняття діагностичних рішень орієнтований на легку адаптацію до різних систем прийняття рішень. Було створено модульну систему, яка включає різні модулі для автентифікації, для керування користувачами, пацієнтами та аналізами зображень. Значну увагу було приділено безпеці. Було реалізовано захист на рівні авторизації, CSRF-захист та розмежування ролей доступу. Фронтенд розроблено з урахуванням вимог до ергономічності. Він адаптивний та забезпечує безперервну взаємодію з сервером. Реалізовано повноцінну підтримку сесій. Робота виконана згідно договору про співпрацю ДУ «Інститут педіатрії акушерства і гінекології імені академіка О. М. Лук’янової НАМН України» з НТУУ «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського» № Д/0002.01/3400.02/291/2023 від 27.10.2023 року на даних, наданих ДУ “Всеукраїнський центр материнства та дитинства НАМН України», результати роботи впроваджено у медичну практику. | Переглянути |
| БС-12 | Проценко Поліна Валеріївна | доцент, к.т.н., доцент каф. БМК Кравченко О.В. | Веб-застосунок попередньої оцінки інфікування туберкульозом | Дипломна робота присвячена створенню веб-застосунку для попередньої оцінки інфікування туберкульозом. Метою є покращення процесу оцінки ризику інфікування туберкульозом. Це дасть можливість вдосконалити отримання результатів впродовж короткого проміжку часу та можливість своєчасно скоригувати терапевтичні стратегії відповідно до результату попереднього оцінювання ризику інфікування пацієнта. У роботі проведено аналіз сучасних методів діагностики, зокрема клінічних, лабораторних, радіологічних факторів, а також розглянуто можливості інтеграції форми МОЗ №081-2/о. Веб-застосунок реалізовано з використанням мови програмування JavaScript, середовище виконання мови Node.js, фреймворка для розробки frontend частини React, Supabase для збереження даних та автентифікації, бібліотеки Redux та PostgreSQL для побудови інтерфейсу та база даних. Увагу приділено питанням захисту персональних даних, зокрема автентифікації, шифруванню, контролю доступу. Застосунок забезпечує зручний та інтуїтивний інтерфейс, а також має потенціал для подальшої інтеграції в інформаційні системи охорони здоров’я. | Переглянути |
| БС-12 | Разумовська Ірина Володимирівна | ас. каф. БМК Алієв Е.І. | Інформаційна система діагностики посттравматичного стресового розладу та травмуючої події засобами нейронних мереж | У дипломній роботі розроблено інформаційну систему для діагностики посттравматичного стресового розладу та пережитої травмуючої події на основі методів глибокого навчання. У межах дослідження проведено огляд сучасних наукових підходів до виявлення даного психічного розладу, проаналізовано характерні ознаки функціональних змін у головному мозку та обґрунтовано доцільність застосування нейронних мереж для класифікаційних задач у цій сфері. Запропоновано поетапну стратегію побудови моделі, що включає оптимізацію архітектури, зменшення розмірності вхідних ознак і побудову класифікатора. Реалізовано систему з графічним інтерфейсом, яка дозволяє здійснювати автоматизовану діагностику з урахуванням специфіки трьох можливих станів. Робота має прикладний характер і орієнтована на покращення об’єктивності та точності діагностики при психоемоційних розладах, а також може бути використана як основа для подальших досліджень у галузі нейромедичних інформаційних технологій. | Переглянути |
| БС-12 | Самолюк Тетяна Григорівна | ст. викл. каф. БМК Гладка М.В. | Програмний застосунок – електронний щоденник ведення вагітності | Дипломна робота присвячена розробці програмного застосунку “Електронний щоденник ведення вагітності”. Актуальність теми зумовлена необхідністю надання вагітним жінкам достовірної, структурованої та своєчасної інформації, а також підтримки їхнього фізичного та емоційного стану протягом 40 тижнів вагітності, що супроводжується значними фізіологічними змінами. Сучасні цифрові технології, зокрема мобільні додатки, відкривають нові можливості для покращення медичної поінформованості та підтримки жінок під час вагітності. Програмний застосунок виступає як неофіційний помічник, що централізовано зберігає статистику, автоматизує нагадування про ліки та візити до лікаря, а також полегшує спілкування з медичними фахівцями, підвищуючи якість медичного обслуговування. Метою роботи є створення такого програмного застосунку для контролю за перебігом вагітності, що дозволить жінкам відстежувати свій стан здоров’я, отримувати інформацію та вести персоналізований електронний щоденник. Для досягнення цієї мети було проведено аналіз предметної області та існуючих цифрових рішень, сформовано функціональні та нефункціональні вимоги до веб-застосунку, спроєктовано його архітектуру, включаючи серверну частину, базу даних і користувацький інтерфейс, а також реалізовано сам застосунок з використанням сучасних технологій. Особливу увагу приділено забезпеченню збереження та захисту персональних медичних даних відповідно до міжнародних (GDPR, HIPAA) та українських вимог, а також інтеграції функціоналу нагадувань, календаря, аналітики медичних показників та візуалізації. Для розробки клієнтської частини обрано Python та бібліотеку PyQt6 у поєднанні з CSS, що забезпечує адаптивний, локалізований українською мовою та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс. Серверна частина реалізована на Node.js з Express.js, що забезпечує високу продуктивність та масштабованість, а для бази даних використано SQLite для постійного зберігання та Redis для кешування, оптимізуючи доступ до даних. Захист інформації забезпечується через HTTPS, JWT, двофакторну автентифікацію (2FA), шифрування AES-128 для чутливих даних та управління доступом на основі ролей (RBAC). Весь функціонал було протестовано з точки зору функціональності, продуктивності та безпеки, а також виконано економічну оцінку розробки. Використання електронного щоденника має практичне значення для психологічної підтримки, моніторингу фізичного стану здоров’я та ведення медичних записів пацієнток, особливо за обмеженого доступу до лікаря. | Переглянути |
| БС-12 | Сипко Вікторія Іванівна | ст. викл. каф. БМК Аверьянова О.А. | Додаток для збору анамнезу пацієнта | Актуальність теми зумовлена зростаючою потребою в цифровізації медичних процесів, особливо на етапі первинного контакту з пацієнтом. У багатьох медичних закладах досі використовуються ручні або напівцифрові методи збору анамнезу, що призводить до втрати даних, неточностей і перевантаження лікарів. У роботі досліджено сучасні методи збору анамнезу в Україні та за кордоном, проаналізовано переваги та недоліки аналогічних рішень, включаючи телемедицину, eHealth, штучний інтелект і носимі пристрої. На основі аналізу розроблено вебдодаток, який дозволяє лікарям вносити, зберігати й аналізувати структуровані медичні дані пацієнтів. Реалізовано клієнт-серверну архітектуру на Flask і Streamlit, з базою MySQL. Інтерфейс інтуїтивний, україномовний, з логічною навігацією. Забезпечено багаторівневий захист: шифрування, хешування паролів, захищена передача даних, контроль доступу. Додаток дозволяє формувати картку пацієнта, додавати візити та скарги, запускати базовий аналіз симптомів з урахуванням анамнезу. Розробка протестована з використанням згенерованих даних. Рішення може бути адаптоване до системи eHealth або працювати автономно. | Переглянути |
| БС-12 | Смілянець Ілля Андрійович | проф., д.т.н., проф. каф. БМК Зеленський К.Х. | Діагностика окуломоторної активності із застосуванням цифрової обробки сигналів | Дипломна робота присвячена розробці програмного інструменту для автоматичного виявлення сакадних рухів очей на основі електроокулографічних сигналів з використанням методів цифрової обробки сигналів. У межах дослідження було проаналізовано фізіологічні основи окуломоторної активності та методи її реєстрації, зокрема сигнали ЕОГ, а також проведено огляд існуючих алгоритмів виявлення сакад. Обґрунтовано вибір методу Томаша Пандера, заснованого на принципі I-VT. Обраний метод було модифіковано шляхом заміни методу вторинної фільтрації сигналу ковзним середнім на фільтр Гаусса. Розроблено програмний застосунок мовою Python з графічним інтерфейсом на базі PyQT6, який дає змогу завантажувати сигнали, налаштовувати параметри обробки та візуалізовувати результати. Система протестована на реальних даних з відкритого інтернет-ресурсу Kaggle, що дозволило підтвердити ефективність розпізнавання сакад. Проєкт довів свою функціональність, точність і економічну доцільність реалізації, що свідчить про можливість його застосування в науково-медичних дослідженнях та діагностиці неврологічних станів. | Переглянути |
| БС-12 | Твірітінов Володимир Віталійович | ст. викл. каф. БМК Піднебесна Г. А. | Візуалізація когнітивних змін при вживанні алкоголю | Дипломна робота за темою «Візуалізація когнітивних змін при вживанні алкоголю» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Твірітіновим Володимиром Віталійовичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині». Робота включає вступ, три розділи (Аналіз існуючих методів та досліджень; Засоби реалізації застосунку; Програмна реалізація застосунку;), висновки до кожного розділу, загальні висновки, список із 32 джерел. Загальний обсяг становить 79 сторінок. Актуальність теми. Вживання алкоголю значно впливає на когнітивні функції, що зумовлює потребу в інструментах для їх оцінки та візуалізації з урахуванням індивідуальних параметрів. Розробка такого програмного забезпечення є актуальною для освіти, профілактики та самоконтролю. Мета і завдання роботи. Метою роботи є вдосконалення підходів до інформування користувачів про наслідки вживання алкоголю за допомогою програмного застосунку для оцінювання та візуалізації когнітивних змін. Її досягнення передбачає вирішення наступних завдань: 1. Аналіз літератури. 2. Розробку математичної моделі. 3. Створення програмного продукту. 4. Тестування ПЗ. 5. Обґрунтування практичної цінності. Використані методи. Застосовано аналіз літератури, математичне моделювання за формулою Відмарка, програмування на Python із бібліотеками Streamlit, Flask, Plotly, тестування та статистичний аналіз результатів. Отримані результати. Розроблено веб-додаток, який розраховує рівень алкоголю, прогнозує когнітивні зміни та пропонує інтерактивні тести. Продукт є портативним, придатним для освітніх і профілактичних цілей. | Переглянути |
| БС-12 | Ціперко Владислав Юрійович | ас. каф. БМК Дюмін О.Д. | Методи корекції артефактів руху на перфузійних зображеннях магнітно-резонансної томографії | У межах дипломної роботи проведено дослідження методів корекції артефактів руху на перфузійних МРТ-зображеннях головного мозку та створено програмний модуль для автоматизованої обробки таких зображень. Модуль реалізує конвертацію даних між форматами DICOM та NIfTI, а також застосовує три алгоритми корекції руху: MCFLIRT (FSL), antsMotionCorr (ANTs) та 3dvolreg (AFNI). Для оцінки якості корекції використано кількісні метрики: пікове співвідношення сигналу до шуму (PSNR) та індекс структурної подібності (SSIM). Окрім того, оцінка якості сегментації проводилася за допомогою нейронної мережі на основі архітектури U-Net з ResNet-енкодером, із застосуванням метрик коефіцієнта Дайса (DICE), чутливості (SENS), специфічності (SPEC) та точності (ACCU). Після проведеного аналізу було визначено, що найкращим за якістю корекції артефактів руху є метод antsMotionCorr. Модуль розроблено на мові Python із використанням спеціалізованих бібліотек для обробки медичних зображень і машинного навчання. | Переглянути |
| БС-12 | Чувіков Максим Євгенович | в.о. зав. каф. біомедичної кібернетики (БМК) к.т.н., доц., Алхімова Світлана Миколаївна | Визначення функції артеріального притоку із використанням зведених перфузійних параметрів | У межах дипломної роботи було реалізовано повноцінну програмну систему для автоматизованого визначення функції артеріального притоку (AIF) із використанням зведених перфузійних параметрів, що дозволяє суттєво покращити якість аналізу динамічних магнітно-резонансних зображень головного мозку. Проведене дослідження охоплювало як теоретичні аспекти побудови AIF, так і практичну реалізацію програмного забезпечення з відповідними алгоритмами обробки, аналізу та візуалізації медичних даних. У рамках практичної частини роботи було створено програмне забезпечення, яке дозволяє попередньо обробляти медичні зображення (обрізання за маскою, зміна розміру, корекція зсуву кадрів), перетворювати сигнал у концентраційний графік, застосовувати згладжування за допомогою фільтра Гаусса, а також обчислювати ключові перфузійні характеристики, такі як час початку підйому кривої (t_0), пікова амплітуда (PE), повна ширина на піввисоті (FWHM), час відновлення (t_rec), площа під кривою (AUC) та інші. Розроблений алгоритм побудови AIF-кандидатів базується на інтенсивнісному аналізі часових кривих кожного вокселя, що дозволяє локалізувати артеріальні ділянки без потреби у ручному втручанні. Реалізовано систему автоматичного ранжування кривих на основі набору біоінформативних критеріїв. | Переглянути |
| БС-13 | Бодян Павло Ігорович | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. | Програмний застосунок для діагностики та прогнозування серцево-судинних захворювань | У даній дипломній роботі було розроблено програмний застосунок для діагностики та прогнозування серцево-судинних захворювань. Створено модульну архітектуру системи, що включає підготовку даних, навчання трьох моделей машинного навчання (Random Forest, XGBoost, Logistic Regression), візуалізацію результатів та збереження історії прогнозування, а також був розроблений інтерфейс на основі Streamlit, який забезпечує інтерактивну взаємодію з користувачем та дозволяє здійснювати ручний або автоматичний вибір моделі, а також надає можливість переглядати метрики точності інформаційної системи. Зроблено докладний аналіз вибраних моделей машинного навчання та порівняно їх продуктивність за показниками точності, а також проведено порівняння розробленої системи з існуючими аналогами. Особливу увагу було зосереджено на гнучкості архітектури, модульності, масштабованості та потенціалі для майбутнього вдосконалення. Отримані результати підтверджують практичну цінність застосунку та його ефективність. | Переглянути |
| БС-13 | Гордієнко Олександр Юрійович | доц. каф. БМК, к.ф.-м.н. Рудніков Є.Г. | Веб-застосунок для індивідуального плану тренувань з метою покращення стану здоров’я на базі нейронної мережі | Дипломна робота за темою «Веб-застосунок для індивідуального плану тренувань з метою покращення стану здоров’я на базі нейронної мережі» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Гордієнком Олександром Юрійовичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 3 розділів (Аналоги програмного забезпечення, Вибір технологій для реалізації веб-застосунку, Програмна реалізація застосунку), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 30 джерел, та додатків. Загальний обсяг роботи не вказано. Актуальність теми. У сучасному суспільстві спостерігається зростання кількості осіб, що ведуть малорухливий спосіб життя, що зумовлено поширенням сидячої роботи, високим рівнем стресу в умовах війни, наслідками карантинних обмежень та іншими соціальними факторами. Ці явища призводять до зниження фізичної активності, погіршення психоемоційного стану, втрати мотивації та загального зниження якості життя. У зв’язку з цим зростає потреба у доступних інструментах, які б сприяли відновленню фізичної активності та покращенню стану здоров’я. Одним із перспективних рішень є розробка програмного веб-застосунку для формування індивідуального плану тренувань на основі нейронної мережі. Запропонована система може стати ефективним інструментом для людей, які прагнуть повернутись до активного способу життя, що, у свою чергу, позитивно вплине на загальне здоров’я та психологічний стан користувачів. | Переглянути |
| БС-13 | Грідін Богдан Сергійович | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. | Веб-застосунок моніторингу стану здоров’я інсулінозалежних пацієнтів | У дипломній роботі представлено повний цикл розробки веб-застосунку для моніторингу стану здоров’я інсулінозалежних пацієнтів. Проведено аналіз предметної області, вивчено особливості перебігу діабету, сучасні методи лікування та аналоги існуючих застосунків. Сформовано вимоги до програмного продукту з урахуванням потреб користувачів. Обґрунтовано використання мови Python і фреймворку Django, що забезпечило ефективну роботу з медичними даними, захист інформації та зручну архітектуру системи. Створено базу даних та реалізовано інтерфейси для двох ролей – лікаря та пацієнта. Застосунок дозволяє фіксувати, переглядати та коментувати показники здоров’я. Проведено техніко-економічне обґрунтування, що підтвердило доцільність обраних рішень. Веб-застосунок виконує базові функції моніторингу та має потенціал для подальшого розвитку, зокрема впровадження автоматичних нагадувань, чату та прогнозування змін за допомогою машинного навчання. | Переглянути |
| БС-13 | Давиденко Олександр Олександрович | професор, д.т.н., доцент каф. БМК Зеленський Кирило Харитонович | Автоматична діагностика епілепсії за даними електроенцефалограми з використанням вейвлет-перетворень | У процесі виконання дипломної роботи було досліджено підходи діагностики епілепсії на основі даних електроенцефалографії з використанням методів фільтрації сигналів та алгоритмів машинного навчання. Результатами дослідження є створення програмного продукту, що включає в себе етапи фільтрації, вилучення ознак та класифікації стану мозкової активності. Використані в реалізації алгоритми показали здатність точно розпізнавати епілептичні прояви, що дає підстави вважати розробку перспективною для подальшого розвитку та практичного застосування. Було реалізовано повний цикл обробки біомедичних сигналів, що включають етапи завантаження, фільтрації та формування ознак і побудови класифікатора. Етап фільтрації здійснює пригнічення шуму без втрати корисної частини сигналу, що реалізовано з використанням вейвлет-шумопригнічення. В якості методу вилучення ознак було використано неперервне вейвлет-перетворення, що дозволило локалізувати короткочасні аномалії у сигналі, що типові для епілептичної активності. Ознаками виступають енергія та ентропія сигналів. Отримані ознаки у часово-частотному представленні було передано класифікатору, що реалізовано з використанням алгоритму машинного навчання – однокласовий алгоритм опорної векторної машини. Даний алгоритм класифікації продемонстрував здатність у виявленні аномальної активності в наборі даних з обмеженою вибіркою патологічних зразків. Використання даного алгоритму є актуальним, бо в клінічній практиці епізоди патології зустрічаються не так часто як нормальні стани організму. Проведена експериментальна оцінка підтвердила адекватність обраної моделі класифікації. | Переглянути |
| БС-13 | Ділонг Сергій Михайлович | доц. каф. БМК, к.ф.-м.н. Рудніков Є.Г. | Мультиплатформний застосунок «Симулятор кровотоку через артеріальні судини людини з коченням» | Доплерографічні дослідження вказують на наявність обертання кровотоку в артеріальних судинах, і це явище потребує більш глибокого вивчення. Висока ефективність роботи серця, яке перекачує великі об’єми крові по судинах з мінімальними енергетичними затратами, також залишається невирішеним науковим питанням. Рівняння Бернуллі було вдосконалено для врахування ефектів кручення та кочення кровотоку за допомогою окремих членів. Також було враховано надходження та розсіювання механічної енергії під час кровотоку та потенційну енергію стінок еластичної судини. Аналіз результатів моделювання підтвердив гіпотезу про те, що ефект кочення може відігравати значну роль в оптимізації енергетичних затрат серця та стабілізації потоку, особливо в активних судинах. На основі цієї вдосконаленої моделі було успішно реалізовано мультиплатформний програмний застосунок “Blood Flow Simulator”. Застосунок дозволяє користувачам не тільки візуалізувати результати моделювання у вигляді графіків, але й гнучко налаштовувати параметри моделі та досліджувати вплив окремих складових кровотоку при дослідженнях перебігу серцево-судинних захворювань. | Переглянути |
| БС-13 | Євтушенко Оксана Віталіївна | в.о. зав. каф. БМК, доц., к.т.н. Алхімова С.М. | Використання методів машинного навчання для діагностики захворювань мозку на медичних зображеннях | У межах дипломної роботи створено програму для автоматичної сегментації пухлин головного мозку на медичних МРТ-знімках із використанням методів глибокого навчання. Було використано модель 3D U-Net з резідуальними з’єднаннями, що забезпечило високу точність при збереженні стабільності мережі. Навчання виконано у середовищі PyTorch із застосуванням оптимізатора Adam, функції втрат Dice+CrossEntropy, AMP і CosineAnnealingLR. Результати на тестовій вибірці: Dice для фону – 99.69%, некрозу – 57.85%, набряку – 73.32%, активної пухлини – 79.91%. Найкраща точність досягнута при виявленні активної пухлини, що має важливе значення для медичної діагностики. Також реалізовано графічний застосунок для перегляду МРТ-знімків з накладанням сегментованої маски. Запропоноване рішення може бути використане як основа для медичних інформаційних систем підтримки прийняття рішень. | Переглянути |
| БС-13 | Жукова Катерина Євгенівна | Коваленко Олександр Сергійович, професор кафедри біомедичної кібернетики, д.м.н., професор | Веб-застосунок підтримки проведення медичних консиліумів з застосуванням цифрових медичних зображень | Дипломна робота присвячена розробці спеціалізованого веб-застосунку для підтримки проведення медичних консиліумів із використанням цифрових медичних зображень. Застосунок дозволяє лікарям дистанційно створювати, організовувати й проводити консиліуми, обмінюватися медичними зображеннями (наприклад, DICOM), клінічною інформацією та спільно ухвалювати рішення. Інтерфейс побудовано з урахуванням потреб медичних користувачів, забезпечено зручну навігацію, авторизацію, багаторівневий доступ. Використано стек React + TypeScript (фронтенд), Node.js + Express.js (бекенд), MongoDB Atlas (база даних). Передбачено захищене зберігання даних, шифрування, логування дій, відповідність формам МОЗ. Реалізовано REST API, офлайн-режим із синхронізацією, підтримку ролей. Застосунок реалізовано на основі технологій React, TypeScript, Node.js та MongoDB, що забезпечує сучасний рівень інтерфейсу, обробки даних і захисту інформації. У роботі проаналізовано існуючі рішення, обґрунтовано вибір технологій, розроблено архітектуру системи, створено користувацький інтерфейс. | Переглянути |
| БС-13 | Кисляк Андрій Сергійович | проф., д.б.н., проф. каф. БМК Настенко Є. А. | Класифікація медичних зображень на основі тривимірних матриць суміжності | Актуальність даного дослідження зумовлена постійно зростаючою потребою в автоматизації процесів аналізу медичних зображень, зокрема зображень, отриманих за допомогою комп’ютерної томографії (КТ), яка широко застосовується для ранньої діагностики патологічних змін. Через великий обсяг візуальних даних і високі вимоги до точності діагностичних рішень особливу цінність набувають методи, що забезпечують ефективне виділення інформативних ознак для подальшої автоматизованої класифікації. Метою роботи є покращення та підвищення продуктивності систем класифікації КТ зображень, зокрема тих, що використовують текстурний аналіз зображень використовуючи матриці суміжності відтінків сірого. У межах дослідження було застосовано методи текстурного аналізу на основі матриці суміжності відтінків сірого, зокрема класичної двовимірної GLCM, а також розроблено альтернативний підхід, що передбачає побудову тривимірної матриці суміжності на основі триплетів пікселів. Для зменшення розмірності ознакового простору було реалізовано триетапну систему фільтрації частот. У результаті експериментів найкраще значення F1-міри 0.7236 було досягнуто при використанні класифікатора XGBoost на розрахованих статистичних ознаках, сформованих із тривимірної матриці суміжності при квантуванні зображень до 128 відтінків сірого. | Переглянути |
| БС-13 | Кошарний Іван Іванович | проф., д.б.н., проф. каф. БМК Настенко Є. А. | Класифікація медичних зображень на основі методів перестановочної ентропії | У дипломній роботі представлено розробку та аналіз системи класифікації стану печінки на основі комп’ютерних томографічних зображень за допомогою методів матриць суміжності градацій сірого (GLCM). Використано алгоритми побудови неперекривних 2×2 патернів для формування векторів інформативних ознак, які нормалізуються за частотою зустрічання. Застосовано методи машинного навчання RandomForest, XGBoost, LightGBM та SVM для класифікації, проведено порівняльний аналіз їх ефективності. Найкращі результати отримано з використанням RandomForest з симетричними GLCM та пороговим значенням 0, що забезпечило точність на тестових даних до 67%. Розроблене програмне забезпечення може бути використано у медичній практиці для автоматизованої діагностики патологій печінки, що сприятиме ранньому виявленню захворювань та покращенню якості медичних послуг. У роботі також проведено детальний аналіз впливу вибору параметрів матриць GLCM на результати класифікації, що дозволило оптимізувати процес виділення інформативних ознак та покращити стабільність роботи класифікаторів. Запропонований підхід демонструє високий потенціал у подальших дослідженнях і практичних застосуваннях. | Переглянути |
| БС-13 | Кугот Владислав Сергійович | ас. каф. БМК Давидович І.В. | Система моніторингу вакцинацій в закладах загальної середньої освіти | У рамках виконання проєкту було повністю спроєктовано та реалізовано вебзастосунок для моніторингу виконання обов’язкових щеплень серед учнів закладів загальної середньої освіти. Система охоплює функціональність введення, редагування, перегляду даних про вакцинацію, з автоматичною перевіркою коректності введеної інформації. Для чіткого моніторингу медичним працівником школи було впроваджено календар щеплень, який відображає записи по кожному учню у форматі часової шкали. Реалізовано систему сповіщень про майбутні обов’язкові щеплення, згідно з чинним законодавством. Розроблений вебінтерфейс адаптовано для роботи на персональних комп’ютерах, планшетах і смартфонах. Реалізовано авторизацію, розмежування прав доступу (учень, вчитель, медпрацівник), а також токенізацію конфіденційних даних для запобігання витоку інформації. Додано інтерактивну карту для зручного пошуку найближчих центрів вакцинації. Система є масштабованою, сумісною з іншими медичними сервісами, зокрема з Центральною базою даних ЕСОЗ. Код проєкту опубліковано на GitHub, серверну частину розгорнуто на Railway для повноцінного використання. | Переглянути |
| БС-13 | Маховський Олексій Владленович | д.м.н., професор Коваленко О.С. | Веб-застосунок для взаємодії лікаря з клінічною лабораторією | Сучасна медична практика вимагає високої точності, оперативності та чіткої взаємодії між усіма учасниками процесу надання медичної допомоги. Одним із ключових аспектів є ефективна комунікація між лікарем і лабораторією. У роботі розглянуто рішення, спрямовані на вдосконалення обміну медичними даними шляхом розробки веб-застосунку, що є важливим кроком у підвищенні якості надання медичних послуг. Розроблений веб-застосунок DocuLab успішно демонструє, що сучасні open-source технології спроможні забезпечити лікарів і лабораторії надійним, зручним та економічно вигідним інструментом. Система зменшує час обробки направлень, підвищує точність даних, покращує досвід пацієнта й водночас не накладає непідйомних фінансових зобов’язань на медичний заклад. Порівняння з аналогами показало, що хоча DocuLab не є прямим конкурентом розвинених систем типу Helsi, він має потенціал швидкого впровадження та адаптації. | Переглянути |
| БС-13 | Михайленко Світлана Андріївна | ас. каф. БМК Алієв Е.І. | Визначення предикторів діагнозу посттравматичного стресового розладу на основі параметрів моделей зв’язності BOLD-сигналів структур мозку | Дипломна робота присвячена вдосконаленню діагностики посттравматичного стресового розладу (ПТСР) шляхом аналізу функціональної та ефективної зв’язності мозку і побудови математичних моделей для виявлення інформативних предикторів. У дослідженні використано BOLD-сигнали функціональної МРТ, отримані у стані спокою від 24 пацієнтів (контрольна та експериментальна групи). Побудовано одновимірні моделі першого порядку, параметри яких стали ознаками для GMDH-LR класифікатора, що забезпечив високу точність бінарної класифікації. Реалізовано програмне забезпечення, здатне автоматизувати обробку фМРТ-даних, побудову моделей і виведення прогнозів. Методика включає попередню обробку сигналів, розрахунок показників зв’язності, регуляризацію, оцінку фінальних моделей за метриками (точність, чутливість, специфічність, F1). Результати підтверджують ефективність підходу для раннього виявлення ПТСР. Робота містить 3 розділи, 34 рисунки, 5 таблиць, 37 джерел. За матеріалами дослідження опубліковано статтю у фаховому журналі категорії Б. | Переглянути |
| БС-13 | Несчетний Тарас Дмитрович | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. | Програмний застосунок для пошуку гомологічних послідовностей білків | Робота узагальнює використання методів динамічного програмування для вирішення задачі пошуку гомологій білкових послідовностей із застосуванням візуального інструменту, що спрощує інтерпретацію обчислень. Отримане рішення дозволяє інтерактивно демонструвати принципи вирівнювання, що є цінним для освітніх цілей, а також як базовий інструмент у біоінформатичних лабораторіях. Розроблене ПЗ має практичне значення як самостійний засіб аналізу подібності білків та потенційно може бути адаптоване для інтеграції у більші системи аналізу послідовностей. Отримані результати можуть слугувати основою для подальших розробок у сфері біоінформатики та комп’ютерної підтримки біологічних досліджень. Серед реалізованих рішень особливу увагу приділено зручності взаємодії з користувачем: введення послідовностей може здійснюватись як вручну, так і через імпорт з FASTA-файлів, а результати автоматично відображаються у вигляді вирівняних матриць і текстових звітів. Також реалізовано можливість збереження історії сесій та звітів у простий файл-журнал. | Переглянути |
| БС-13 | Романенко Вероніка Русланівна | проф., д.т.н., каф. БМК Кучанський О. Ю. | Веб-платформа для офтальмологів із систематизацією лікарських препаратів | У сучасній офтальмологічній практиці лікарі стикаються з необхідністю швидко і точно підбирати ліки з урахуванням індивідуальних особливостей пацієнта. Розроблювана платформа призначена для вирішення цієї проблеми шляхом інтеграції існуючих API штучного інтелекту для аналізу і підбору медикаментів для подальшої терапії зі згоди лікаря. Платформа використовує API для автоматизації аналізу протипоказань на основі анамнезу пацієнта та вибору аналогів ліків. Інтеграція сучасних API машинного навчання дозволяє обробляти дані пацієнтів і генерувати персоналізовані рекомендації препаратів. Система використовує структуровану базу сертифікованих в Україні офтальмологічних препаратів і аналізує їх сумісність з особистою історією пацієнта за допомогою API штучного інтелекту. Це мінімізує ризик медичних помилок і підвищує ефективність призначеного лікування. Впровадження цієї платформи в клінічну практику оптимізує роботу офтальмологів і підвищить безпеку медикаментозної терапії для пацієнтів. | Переглянути |
| БС-14 | Артеменко Євгеній Вікторович | доц. каф. БМК Федорін І.В. | Програмний застосунок для виявлення шумів серця із записів фонокардіограми | У дипломній роботі розроблено програмний застосунок для автоматизованого виявлення шумів у серці на основі фонокардіограм. Здійснено повний цикл обробки даних: попередня обробка, обчислення лог-мел спектрограм, побудова та навчання глибокої моделі на базі DBResNet з використанням Monte Carlo Dropout для оцінки невизначеності передбачень. Архітектура ResNet-50 була модифікована для покращення узагальнення: застосовано змінний Dropout, додано повнозв’язний шар, скориговано функцію втрат з вагами класів. Інтерфейс реалізовано на базі Streamlit з можливістю завантаження даних, навчання моделі, прогнозування та візуалізації результатів. Модель показала валідаційну точність 0.51. Проведено розрахунок економічного ефекту — вартість розробки становить 621 839 грн. Результати демонструють перспективність підходу та потребу в подальшій оптимізації. | Переглянути |
| БС-14 | Ащимов Арсеній Ігорович | ас. каф. БМК, Матвійчук О.В. | Програмний застосунок проєктування міст на основі санітарних норм | У рамках виконаної роботи було комплексно вирішено поставлені завдання: насамперед проведено ґрунтовний аналіз нормативних документів (ДСанПіН, ДБН, рекомендації ВООЗ) та існуючих програмних рішень (ESRI CityEngine, UrbanSim, CityFlow), що дозволило виокремити й формалізувати ключові вимоги до санітарних буферів і методів їхньої реалізації. Далі створено модуль генерації дорожньої мережі на основі гібридної Delaunay/Voronoi-структури, що забезпечує реалістичну міську сітку з магістралями. Для зонування реалізовано Conditional-U-Net, що з урахуванням щільності населення автоматично генерує 10 функціональних зон. На етапі деталізації забудови DDPM-U-Net відтворює чіткі контури будинків зі змінним рівнем деталізації, а вбудовані санітарно-гігієнічні фільтри гарантують накладення шумових, пилових, газових та вітрових буферів відповідно до нормативів. Усі компоненти об’єднано в єдиний консольний пайплайн із підтримкою відкритих форматів PNG, що дозволяє за 5–7 секунд отримати готовий генеральний план із відтворюваністю результатів. Така архітектура забезпечує високий рівень автоматизації, прозорість і гнучкість у розробці містобудівних проєктів з урахуванням санітарно-гігієнічних норм. | Переглянути |
| БС-14 | Бурдук Анна Денисівна | доц. каф. БМК, доц., к.ф.-м.н. Федорін І.В. | Прогнозування результату іспиту на основі фізіологічних даних | Під час виконання дипломної роботи досліджено вплив стресу на когнітивні здібності студентів під час іспитів та розроблено модель машинного навчання, що виконує завдання регресії – Decision Tree Regressor. Прогнозування результату іспиту в балах виконувалося на основі фізіологічних даних: електрошкірної активності, частоти серцебиття, температури шкіри, інтервалів між ударами та акселерометрії. Модель інтегровано в користувацький застосунок з можливістю завантаження, візуалізації даних та збереження результатів в окремий файл. Виконувалася робота за допомогою мови програмування Python із використанням бібліотек, що дозволяють працювати з директоріями, статистичними показниками, розробкою моделі, візуалізацією та розробкою користувацького інтерфейсу. Результати роботи можуть допомогти у розробці індивідуальних стратегій підготовки студентів з урахуванням психофізіологічного стану, що актуально в умовах стресу війни. Для покращення точності передбачень потрібна валідація моделі на ширшій вибірці та подальша адаптація для різних освітніх та медичних застосувань. | Переглянути |
| БС-14 | Вовк Андрій Миколайович | професор каф. БМК, д.м.н., професор Коваленко Олександр Сергійович | Веб-застосунок «Виписка електронних рецептів» | Дипломна робота присвячена створенню веб-застосунку «Виписка електронних рецептів», який забезпечує зручний інструмент для ведення рецептурної діяльності лікарем у цифровому форматі. Метою є спрощення процесу оформлення медичних призначень, підвищення точності внесення даних та поліпшення збереження інформації про пацієнтів. У рамках розробки використано мову програмування Python, мікрофреймворк Flask, технології HTML, CSS, Bootstrap для формування інтерфейсу, а також систему керування базами даних PostgreSQL для зберігання структурованої інформації. Основний функціонал включає авторизацію лікаря, створення рецепта з вибором лікарських засобів, введення даних пацієнта, збереження результатів у базі та можливість подальшого перегляду. Особливу увагу приділено ергономічності інтерфейсу, відповідності нормативним вимогам у сфері охорони здоров’я та захисту персональних даних. Розроблений застосунок демонструє ефективність впровадження інформаційних технологій у медичну практику та потенціал для подальшої інтеграції в електронну систему охорони здоров’я. | Переглянути |
| БС-14 | Гальцева Поліна Віталіївна | к.т.н., ст. викл. каф. біомедичної кібернетики (БМК), Піднебесна Галина Анатоліївна | Програмний застосунок для розрахунку калорій | The bachelor’s thesis titled “Software Application for Calorie Calculation” was completed by Polina Vitaliivna Haltseva, a student of the Department of Biomedical Cybernetics at FBMI, majoring in 122 “Computer Science” under the educational and professional program “Computer Technologies in Biology and Medicine”. The thesis consists of: an introduction; 4 chapters (software analogs, tools for software implementation, software development and operation methodology, and software implementation and operation methodology), conclusions to each chapter, general conclusions, a list of references containing 30 sources, and appendices. The total length of the thesis is 73 pages. Relevance of the topic. In today’s world, increasing attention is paid to a healthy lifestyle and dietary control. Calorie counting plays an important role in the prevention of obesity, diabetes, and other diseases, but calculating calories manually is inconvenient and time-consuming. Therefore, there is a pressing need to develop software that automates this process, making it convenient and accessible to a wide audience. | Переглянути |
| БС-14 | Голеусов Єгор Кирилович | доц. каф. БМК, доц., к.т.н. Павлов В.А. | Аналіз параметрів розкладу Фур’є BOLD-сигналів структур мозку для діагностики посттравматичного стресового розладу | У дипломній роботі досліджено можливість застосування параметрів Фур’є розкладу BOLD-сигналів структур мозку як предикторів діагнозу посттравматичного стресового розладу. Розроблено методику формування інформативних ознак на основі амплітудного спектру, кореляційних коефіцієнтів, відношень середніх значень сигналів, а також здійснено відбір найбільш релевантних ознак за допомогою методу mRMR. Для класифікації пацієнтів створено та навчено глибоку нейронну мережу. Інтерпретація моделі виконана методом інтегрованих градієнтів, що дозволяє оцінити внесок кожної ознаки у прогноз і виявити потенційні біомаркери ПТСР. Для подолання обмеженості медичних вибірок реалізовано синтетичну генерацію даних за допомогою kNN та глибокої генеративної моделі VAE-GAN. Якість згенерованих зразків оцінювалася за допомогою метрик схожості та здатності покращувати навчання моделі. Запропонований підхід демонструє високу ефективність і може бути основою для створення систем підтримки діагностики в психіатрії. | Переглянути |
| БС-14 | Горячкіна Марина Андріївна | ст. викл. каф. БМК Аверьянова О.А. | Веб-застосунок для визначення наявності препаратів в аптеці лікарні | У лікарнях часто виникають ситуації, коли лікарі не мають змоги швидко перевірити, чи є потрібні ліки в аптеці. Це може призводити до затримок у лікуванні, зайвого навантаження на персонал та зниження якості медичної допомоги. Тому створення веб-застосунку з простим та зручним інтерфейсом, який дозволяє вчасно перевіряти наявність препаратів і подавати запити на їх отримання у разі відсутності, є актуальним і важливим для підвищення ефективності роботи медичного персоналу. Застосунок дозволяє медичному персоналу переглядати наявні препарати, швидко формувати запити на відсутні позиції, оброблювати надіслані запити аптекарем, що покращує комунікацію між відділеннями лікарні та аптекою. Метою роботи є покращення взаємодії між медичним персоналом та аптекою за допомогою веб-застосунку для перевірки наявності лікарських засобів, що дасть змогу забезпечити лікування без зупинок, зменшити адміністративне навантаження на персонал і підвищити швидкість прийняття рішень. Її досягнення передбачає вирішення наступних завдань: 1. Аналіз існуючих веб-сервісів для обліку препаратів. 2. Визначити вимоги до функціоналу веб-застосунку. 3. Розробити архітектуру застосунку та обрати відповідні інструменти реалізації. 4. Реалізувати прототип інтерфейсу для медичного персоналу та працівників аптеки відповідно до їхніх задач. Система дозволяє пришвидшити комунікацію між медичним персоналом та аптекарями, підвищити ефективність обліку лікарських засобів та забезпечити пришвидшення лікувального процесу. Веб-застосунок реалізовано в основному на платформі WordPress із використанням плагінів, теми Neve. Застосовано базу даних MySQL, яка зберігає інформацію про користувачів, препарати, запити та залишки на складі аптеки лікарні. Уся взаємодія між модулями побудована на трирівневій архітектурі, що включає інтерфейс користувача, серверну логіку та базу даних. Користувацький інтерфейс адаптований під ролі медичного персоналу, аптекаря та адміністратора. Реалізовано функціонал авторизації, особистих кабінетів, подання та обробки запитів, редагування складу, повідомлень про статус запитів та автоматизованих сповіщень. Візуальне оформлення виконано за допомогою Canva та CSS/HTML-вставок, що забезпечило сучасний вигляд та адаптивність під різні пристрої. У ході дипломної роботи було створено веб-застосунок, який допомагає медичному персоналу перевіряти наявність ліків в аптеці лікарні. Результати показали, що така система справді потрібна, оскільки вона полегшує роботу лікарів, пришвидшує доступ до важливої інформації та сприяє кращій організації лікувального процесу. Запропонований веб-застосунок може бути адаптований та впроваджений у медичних закладах для реального використання. Надалі доцільно розглянути розширення функцій системи, включаючи інтеграцію з зовнішніми базами та впровадження розширених аналітичних можливостей. | Переглянути |
| БС-14 | Каражов Микита Сергійович | к.т.н., ст. викл. каф. БМК Гладка М.В. | Інформаційна система моніторингу серцево-судинних показників | Дипломна робота присвячена розробці інформаційної системи моніторингу серцево-судинних показників у формі мобільного застосунку. Актуальність дослідження зумовлена зростанням поширеності кардіологічних захворювань та необхідністю створення доступних цифрових інструментів для контролю життєво важливих параметрів. Основною метою роботи є покращення процесу моніторингу серцево-судинного стану користувача через розробку мобільного застосунку, що забезпечує збір, аналіз та збереження ключових медичних показників. Система дозволяє користувачам незалежно відслідковувати стан здоров’я та своєчасно реагувати на негативні зміни. Для реалізації проєкту використовувався Python із фреймворком KivyMD для створення адаптивного інтерфейсу та бібліотека Plyer для системи сповіщень. Розроблено алгоритми виявлення відхилень фізіологічних параметрів від норми з подальшою візуалізацією на головному екрані. Результатом роботи є функціональний прототип мобільного додатку з системою збереження персональних даних, аналітичними можливостями, функціоналом нагадувань та інтеграційними можливостями. Застосунок орієнтований на моніторинг ЧСС, артеріального тиску та сатурації крові, що відповідає принципам персоналізованої медицини. | Переглянути |
| БС-14 | Коровіна Ксенія Олександрівна | ас. каф. БМК Матвійчук О.В. | Мобільний застосунок з елементами гейміфікації для підтримки здоровʼя ротової порожнини | У сучасному світі питання підтримки здоров’я набуває дедалі більшого значення, зокрема в галузі профілактики стоматологічних захворювань. Стоматологічне здоров’я тісно пов’язане із загальним станом організму та якістю життя, однак систематичний щоденний догляд за ротовою порожниною часто ігнорується через нестачу мотивації, часу або знань. Це створює потребу в новітніх цифрових рішеннях, що можуть мотивувати користувача до регулярного виконання гігієнічних процедур, надати індивідуальні рекомендації та забезпечити контроль за дотриманням режиму догляду. Розробка мобільного додатку для підтримки стоматологічного здоров’я на базі архітектури MVVM з використанням Kotlin, Jetpack Compose та інтеграцією з Firebase дозволяє реалізувати інноваційний підхід до щоденного догляду за ротовою порожниною та надати користувачу інструменти для самоорганізації, що сприяють покращенню гігієнічної поведінки. Метою роботи є покращення підтримки стоматологічного здоров’я населення шляхом впровадження додатку із застосуванням сучасних технологій та засобів програмування, що допомагатиме користувачам дотримуватись гігієнічних норм, отримувати корисні поради та своєчасні нагадування про догляд за порожниною рота. | Переглянути |
| БС-14 | Костишин Олександр Андрійович | проф., д.т.н., проф. каф. БМК Зеленський К.Х. | Класифікація сигналів електроенцефалографії при епілепсії | Дипломна робота за темою «Класифікація сигналів електроенцефалографії при епілепсії» виконана студентом Костишином Олександром Андрійовичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині», побудована за класичним типом та викладена на 65 сторінках машинописного тексту. Вона складається з: вступу; 5 розділів (Аналоги програмного продукту, Засоби реалізації програмного продукту, Програмна реалізація, Узагальнення результатів роботи), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 35 джерел та додатків (10 – на кирилиці, 25 – на латиниці). У роботі представлено 22 рисунки і 4 таблиці. У світі спостерігається тенденція до збільшення кількості пацієнтів із неврологічними розладами. В Україні станом на кінець 2018 року зареєстровано понад 52 тисячі хворих на епілепсію, що становить 0,12% від загальної кількості населення. Оскільки діагностика та прогнозування епілептичних нападів за допомогою традиційних методів є складним і ресурсозатратним процесом, розробка алгоритмів для класифікації сигналів є актуальним напрямком досліджень. Завдяки використанню сучасних технологій, можна автоматично обробляти великі обсяги даних ЕЕГ, що дозволяє швидко та точно виявляти зміни в електричній активності мозку. | Переглянути |
| БС-14 | Лісніченко Анна Петрівна | доц., к.т.н., в. о. зав. каф. БМК Алхімова С. М. | Вплив методів попередньої обробки зображень на результати сегментації мозку | У роботі досліджено вплив методів попередньої обробки зображень перфузійної магнітно-резонансної томографії з динамічним контрастуванням, чутливим до змін магнітної сприйнятливості, у T2*-зваженому режимі на якість сегментації головного мозку за допомогою згорткової нейронної мережі на основі модифікованої архітектури U-Net. Проаналізовано вісім різних методів, спрямованих на корекцію та нормалізацію інтенсивностей пікселів зображення: масштабування Мін-Макс, корекція неоднорідності поля N4ITK, адаптивне вирівнювання гістограми з обмеженням контрасту, гамма-корекція, нормалізація за методом Nyul, стандартизація за білою речовиною, зіставлення гістограм та масштабування за перцентилями. Для оцінки ефективності застосовувалися шість показників якості сегментації, включаючи коефіцієнт Дайса. Експерименти проведено на даних пацієнтів з мультиформною гліобластомою з публічного архіву TCGA. Найкращі значення за коефіцієнтом Дайса (0.9792) отримано при масштабуванні за перцентилями. Результати дослідження показали, що методи попередньої обробки значно покращують точність автоматичної сегментації мозку, що важливо для підвищення достовірності діагностики. | Переглянути |
| БС-14 | Ляшок Іван Юрійович | ст. викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. | Програмне забезпечення для реабілітації пацієнтів після інсульту з використанням методів гейміфікації | Дипломна робота присвячена розробці програмного застосунку для когнітивної реабілітації пацієнтів після інсульту з використанням гейміфікованих методів. У межах дослідження проаналізовано сучасні підходи до цифрової терапії, охарактеризовано наявні програмні продукти у сфері когнітивного відновлення, зокрема Rehacom, Constant Therapy, Lumosity тощо. На основі отриманих висновків розроблено настільний застосунок BrainStorm, до складу якого входять три міні-ігри: «Сузірʼя» (тренування уваги), «Усний рахунок» (розвиток арифметичного мислення), «Запамʼятай послідовність» (відновлення короткочасної памʼяті). Для реалізації використано мову Python, бібліотеки ttkbootstrap і Pillow. Застосунок побудовано за модульною архітектурою, що спрощує масштабування та адаптацію. Усі ігри мають інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, візуальні підказки та систему збереження результатів. На основі тестування зроблено висновки щодо потенційної ефективності запропонованого рішення для індивідуального використання або в умовах реабілітаційних центрів. | Переглянути |
| БС-14 | Мороз Максим Олександрович | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. | Програмний застосунок для визначення впливу функціональних груп на мутагенність хімічних сполук | У цій дипломній роботі проведено аналіз 4 статей, в яких описувалося використання тих самих методів, що використовуються в розробленому в рамках цієї роботи програмному застосунку, для вирішення цих самих або схожих завдань. Також проведено огляд існуючих методів визначення мутагенності хімічних сполук, методів запису хімічних сполук у двійковий рядок, методів розрахунку схожості хімічних сполук, засобів реалізації програмного застосунку, та наведено обґрунтування вибраних засобів реалізації програмного застосунку. У рамках практичної реалізації було проведено підготовку набору даних хімічних сполук для забезпечення можливості використання його разом з розробленим програмним застосунком. Також було розроблено програмний застосунок відповідно до теми роботи, проведено його тестування та аналіз отриманих результатів. Під час проведення аналізу отриманих результатів було показано здатність програмного застосунку виконувати завдання відповідно до мети роботи шляхом успішного пошуку функціональних груп, що впливають на мутагенність хімічних сполук, серед яких група NO2. Окрім цього, під час тестування розробленого програмного застосунку було показано недоліки відбитку структури MACCS, що обмежують потенціал його використання для вирішення завдання ідентифікації функціональних груп, що впливають на мутагенність хімічних сполук. | Переглянути |
| БС-14 | Новосьолова Дар’я Валеріївна | ст. викл. каф. БМК Бовсуновська К. С. | Мобільний застосунок «Персональний медичний органайзер» | У сучасних умовах зростаючої кількості хронічних захворювань та низької прихильності до лікування проблема контролю за прийомом ліків набуває особливої актуальності. Метою дипломної роботи є створення зручного медичного органайзеру у формі мобільного застосунку, який сприятиме підвищенню прихильності до лікування та загальній ефективності терапії. У рамках проєкту було проаналізовано існуючі рішення у сфері медичних застосунків, проведено опитування потенційних користувачів за допомогою Google Forms для визначення ключових проблем і необхідних функцій майбутнього застосунку. На основі отриманих даних обрано оптимальні програмно-технічні засоби, визначено функціональні й нефункціональні вимоги, розроблено архітектуру та логіку роботи застосунку. Особлива увага приділялася зручності інтерфейсу: було створено сучасний UX/UI-дизайн та інтерактивний прототип, орієнтований на потреби користувача. У роботі використано методи аналізу аналогів, збору статистичних даних, класифікації лікарських засобів та UX-досліджень. Отримані результати дозволяють стверджувати, що впровадження такого мобільного органайзеру може суттєво покращити контроль над прийомом медикаментів, полегшити взаємодію населення з лікувальним процесом та підвищити ефективність медичних послуг в умовах обмежених ресурсів. | Переглянути |
| БС-14 | Павлишинець Віталій Віталійович | ст. викл. каф. БМК Піднебесна Г.А. | Веб-застосунок для реєстрації пацієнтів та взаємодії з лікарем | У дипломній роботі представлено веб-застосунок Cure Point, який забезпечує цифрову платформу для взаємодії між пацієнтами та лікарями. Сервіс створено з використанням Next.js, Firebase, Tailwind CSS і Firestore. Користувачі проходять реєстрацію з вибором ролі (пацієнт або лікар), заповнюють профіль, знаходять лікарів за спеціальністю та геолокацією, переглядають розклад прийомів і здійснюють запис. Пацієнти можуть завантажувати медичні файли (JPG, PNG, PDF), переглядати історію прийомів, спілкуватися з лікарем у чаті, а також оплачувати візити з вибором суми. Після прийому можна залишити відгук. Лікарі мають змогу керувати графіком, встановлювати вартість консультацій і відповідати на звернення пацієнтів. Інтерфейс адаптований до різних пристроїв і рівнів цифрової грамотності. Веб-застосунок не обмежений локацією, що робить його актуальним для віддаленої медичної взаємодії в умовах цифровізації. У результаті реалізовано функціональний, масштабований застосунок із гнучким підходом до потреб користувачів. Система має потенціал до розвитку: включення елементів телемедицини, використання штучного інтелекту для обробки медичних зображень та інтеграції з медичними інформаційними системами. | Переглянути |
| БС-14 | Приходько Петро Ігорович | ас. каф. БМК Матвійчук О.В. | Програмний застосунок для сегментації каменів в нирках на основі зображень комп’ютерної томографії | Було створено програмний застосунок зі зручним користувацьким інтерфейсом, який за допомогою нейронних мереж автоматично сегментує камені в нирках на основі зображень комп’ютерної томографії. На початку було проведено аналіз сучасних аналогів моделей сегментації медичних зображень, що в свою чергу допомогло з вибором архітектурних рішень і оптимальних інструментів для реалізації власного програмного застосунку. Далі було сформовано та підготовлено датасет, а саме, проведено аугментацію та згенеровано маски. На основі обраних бібліотек PyTorch, Segmentation Models PyTorch, реалізовано й навчено модель U-Net, а також використано Ultralytics YOLOv8 для генерації масок, що забезпечило подальшу розробку застосунку. Для інтеграції моделі у практичне середовище розроблено користувацький інтерфейс з використанням PyQt6, який забезпечує інтерактивний перегляд знімків та відображення результатів сегментації в режимі реального часу. Отримані результати демонструють доцільність використання розробленого застосунку як допоміжного засобу у клінічній практиці для прискорення та підвищення точності діагностики сечокам’яної хвороби. | Переглянути |
| БС-14 | Романюк Михайло Дмитрович | ас. каф. БМК Давидович І.В. | Алгоритм шифрування для медичних DICOM зображень | Дипломна робота присвячена розробці алгоритму шифрування медичних зображень у форматі DICOM з метою підвищення рівня захисту конфіденційних даних пацієнтів. У роботі проведено всебічний аналіз загроз кіберзлочинності в медичній сфері, особливо в контексті зростання цифровізації та вразливості персональної інформації. Розглянуто основні принципи криптографії, хешування, виділення регіону інтересу (ROI) та особливості структури DICOM-файлів. Було здійснено аналіз існуючих методів шифрування зображень. На основі дослідження сучасних технологій було обрано ефективний стек інструментів для реалізації задачі. Розроблений алгоритм забезпечує шифрування як самого зображення, так і його метаданих, що значно підвищує загальний рівень безпеки. Для практичної перевірки роботи створено тестовий застосунок, який демонструє функціональність та надійність запропонованого рішення. Проведено оцінку криптостійкості алгоритму, що підтвердило його відповідність сучасним вимогам до безпеки. Робота є внеском у підвищення захищеності медичних систем та має потенціал до інтеграції в комплексні рішення для роботи з медичними зображеннями. | Переглянути |
| БС-14 | Федорчук Анастасія Віталіївна | ст. викл. каф. БМК Бовсуновська К. С. | Мобільний застосунок для відстеження фізіологічних змін жінки під час вагітності | У межах дипломної роботи було розроблено мобільний застосунок для відстеження фізіологічних змін жінки під час вагітності. Реалізовано такі ключові функції: календар вагітності з нотатками та нагадуваннями, опитувальники психологічного і фізіологічного стану, моніторинг змін у форматі, зручному для перегляду лікарем і користувачкою, а також розділ з корисними порадами та списками речей для пологового. Застосунок орієнтований на україномовних користувачок і має інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, що забезпечує зручність використання для жінок із різним рівнем цифрової грамотності. Враховуючи сучасні виклики, особлива увага приділена підтримці ментального здоров’я та зниженню тривожності шляхом регулярного самоспостереження. Проєкт може стати корисним інструментом підтримки вагітності та сприяти формуванню уважнішого ставлення до здоров’я майбутніх мам в Україні, а також має потенціал для подальшого розвитку. Застосунок поєднує простоту, функціональність і практичну цінність, надаючи жінкам можливість краще розуміти зміни, що відбуваються з їхнім організмом, і почуватися впевненіше протягом усього періоду вагітності. | Переглянути |
| БС-15 | Вічепольський Юрій Юрійович | ст. викл. каф. БМК Корнієнко Г. А. | Веб-застосунок для керування медичною документацією та зображеннями в DICOM-стандарті | У дипломній роботі вирішено актуальну проблему розрізненості клінічної документації та діагностичних зображень шляхом створення інтегрованого веб-застосунку. Розроблено функціональний програмний продукт, що надає єдину точку доступу до даних пацієнта, оптимізуючи робочі процеси в медичних установах. Ключовим результатом є створення платформи з рольовим розмежуванням доступу для адміністратора, лікаря, консультанта та пацієнта, що забезпечує високий рівень безпеки та конфіденційності. Важливим досягненням є інтеграція веб-переглядача DICOM-зображень на базі бібліотеки Cornerstone.js, що дозволяє проводити базовий аналіз знімків безпосередньо у браузері без встановлення стороннього ПЗ. Система забезпечує надійну взаємодію з PACS-сервером Orthanc для керування дослідженнями та включає модуль для проведення онлайн-консультацій між фахівцями. Практична значущість роботи полягає у пришвидшенні прийняття клінічних рішень та підвищенні загальної якості медичної допомоги. Розробка має значний потенціал для подальшого вдосконалення, зокрема розширення інструментарію та інтеграції елементів штучного інтелекту. | Переглянути |
| БС-15 | Герценберг Владислав Максимович | доцент, д.т.н., проф. каф. БМК Зеленський К. Х. | Програмний застосунок для симуляції регуляції глюкози у пацієнтів із діабетом першого типу | У роботі розроблено програмний застосунок для симуляції регуляції глюкози у пацієнтів із цукровим діабетом першого типу. Актуальність теми зумовлена необхідністю удосконалення засобів тестування алгоритмів інсулінотерапії до клінічного впровадження. Метою є створення інструменту, що моделює динаміку глюкози-інсуліну та дозволяє візуально оцінити ефективність PD-контролера при різних сценаріях. У межах дослідження адаптовано математичну модель Бергмана, реалізовано PD-алгоритм керування дозуванням інсуліну з урахуванням похідної глікемії, розроблено графічний інтерфейс користувача на основі Tkinter та модулі для логування й побудови графіків. Проведено серії симуляцій для здорових та діабетичних профілів, що демонструють здатність контролера знижувати пік гіперглікемії з 15 до 8 ммоль/л. Застосунок дозволяє змінювати параметри моделі, виводити результати у зручному графічному форматі та зберігати метрики для подальшого аналізу. Розробка придатна до використання у навчальному процесі та як база для майбутніх досліджень з автоматизації інсулінотерапії. | Переглянути |
| БС-15 | Гончарук Владислав Сергійович | проф., д.б.н., проф. каф. БМК Настенко Є. А. | Інформаційна система діагностики шизофренії за характерними ознаками окуломоторної активності | Традиційна діагностика шизофренії ґрунтується переважно на клінічних інтерв’ю, які часто є суб’єктивними. Сучасні підходи потребують об’єктивних біомаркерів. Одним із перспективних напрямів є аналіз окуломоторних характеристик, що відображають функціонування мозкових структур, порушених при шизофренії. У дослідженні використано дані 28 осіб (11 здорових та 17 пацієнтів із діагностованою шизофренією), які переглядали відеостимули. З сирих траєкторій руху очей було виділено 65 ознак, що охоплюють просторові, часові, швидкісні та траєкторні параметри. Для визначення найінформативніших ознак застосовано дисперсійний аналіз (ANOVA), за результатами якого експериментально відібрано 5 ознак, що забезпечують оптимальний баланс між точністю моделі та її складністю. Було протестовано три алгоритми машинного навчання: метод опорних векторів (SVM), логістичну регресію та дерево рішень. Найкращі результати продемонстрував SVM з лінійним ядром і крос-валідацією типу LOOCV: точність — 86%, чутливість — 82%, специфічність — 91%, AUC ROC — 0.92. Отриману модель інтегровано у веб-систему, яка забезпечує повний цикл діагностики. Розроблена система має потенціал стати цінним клінічним інструментом для підтримки об’єктивної діагностики шизофренії та становить важливий внесок у дослідження даної патології. | Переглянути |
| БС-15 | Заславський Максим Віталійович | ст. викл. каф. БМК Гладка Мирослава Вікторівна | Веб-застосунок для моніторингу здоров’я пацієнтів із цукровим діабетом 1-го типу | Дипломна робота за темою «Веб-застосунок для моніторингу здоров’я пацієнтів із цукровим діабетом 1-го типу» складається зі: вступу; 5 розділів (Аналіз аналогів та підходів до розробки подібних систем, засоби реалізації веб-застосунку, обґрунтування вибору програмної реалізації для веб-застосунку, програмна реалізація та методика роботи застосунку, узагальнення результатів роботи), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 31 джерело, та додатків. Загальний обсяг роботи — 71 сторінка. Мета і завдання роботи. Мета роботи полягає в покращенні медичної сфери застосунком, який забезпечує автоматизацію ведення щоденника здоров’я для хворих на ЦД1, надаючи можливості для введення, зберігання, аналізу та візуалізації даних, а також генерації персоналізованих рекомендацій на основі сучасних технологій. Застосунок орієнтований на локальний контекст, враховує українські медичні настанови та відповідає міжнародним стандартам безпеки даних. Для реалізації поставлених задач, було поставлено наступні задачі: • Розробити алгоритм для автоматичного визначення стану здоров’я • Інтегрувати модель штучного інтелекту • Розробити зручний інтерфейс для перегляду та введення даних • Забезпечити захист персональних даних | Переглянути |
| БС-15 | Йовса Дар’я Олександрівна | ас. каф. БМК Алієв Е.І. | Інформаційна система діагностики посттравматичного стресового розладу на основі аналізу BOLD-сигналів засобами згорткових мереж | У межах роботи досліджено можливість використання згорткових нейронних мереж для діагностики посттравматичного стресового розладу (ПТСР) на основі аналізу BOLD-сигналів з функціональної МРТ. Робота охоплює теоретичний аналіз, технічну реалізацію та експериментальну перевірку. На першому етапі проаналізовано традиційні клінічні методи, структурну та функціональну нейровізуалізацію, а також сучасні AI-підходи. Встановлено, що BOLD-сигнал є інформативним джерелом для оцінки функціонального стану мозку. Ключовим технічним рішенням стало застосування прямокутних фільтрів у CNN, що дозволило краще врахувати просторово-часову структуру даних. Це значно покращило здатність мережі розрізняти сигнали пацієнтів із ПТСР і контрольної групи. Окремо впроваджено розвідковий аналіз після Flatten-шару, що дало змогу виокремити інформативні ознаки, зменшити ризик перенавчання та підвищити інтерпретованість моделі. Модель показала високі результати за ключовими метриками (точність, чутливість, F1-міра) та підтвердила потенціал поєднання фМРТ-даних і глибокого навчання для об’єктивної діагностики ПТСР. | Переглянути |
| БС-15 | Клімашевський Ігор Анатолійович | доц., к.ф.-м.н., Федорін Ілля Валерійович | Застосунок для прогнозування рівня глюкози | У результаті дослідження було створено систему прогнозування рівня глюкози в крові на основі фізіологічних даних та харчового щоденника із застосуванням методів машинного навчання. Проведено аналіз існуючих підходів до моніторингу глюкози, що підтвердив доцільність обраного напряму. Розроблено алгоритм попередньої обробки даних, реалізовано і протестовано різні моделі прогнозування — лінійні, ансамблеві та рекурентні (LSTM, GRU), з яких останні продемонстрували найкращі результати. Створено прототип програмного додатку з інтегрованою моделлю, що забезпечує точність прогнозу на рівні 75–85% за реальними даними. Проведено економічну оцінку розробки, яка засвідчила її ефективність та потенціал для комерціалізації. Система показала адаптивність до індивідуальних особливостей користувачів, що дозволяє застосовувати її як у клінічній практиці, так і для особистого контролю. Робота має прикладний характер і може бути основою для подальших досліджень у галузі біомедичних технологій. | Переглянути |
| БС-15 | Ковіка Даніїл Юрійович | ас. каф. БМК Давидович І.В. | Застосунок обробки медичних сигналів для класифікації активності пацієнта | У роботі досліджено та реалізовано підхід до класифікації фізичної активності людини за медичними сигналами з носимих пристроїв із використанням методів глибокого навчання. Розроблено програмний конвеєр, що включає обробку часових рядів, їх перетворення у Recurrence Plots (RP), навчання моделей (2D CNN, 1D CNN, LSTM), оцінку якості класифікації та візуалізацію результатів через Streamlit. Проведено огляд сучасних підходів до аналізу сенсорних даних, обґрунтовано доцільність використання RP як вхідного представлення для 2D CNN. Експериментально доведено перевагу RP-підходу у порівнянні з базовими моделями, зокрема у точності розпізнавання складних типів активності. Здійснено інтерпретацію результатів за допомогою Grad-CAM, проаналізовано джерела помилок. Розглянуто аспекти захисту даних та базову економічну доцільність впровадження. Запропоноване рішення демонструє потенціал для використання в автоматизованих системах моніторингу та підтримки прийняття рішень. Отримані результати підтверджують ефективність і практичну придатність розробленої системи для використання в медичних, реабілітаційних та дослідницьких цілях. | Переглянути |
| БС-15 | Копійка Дмитрій Віталійович | в.о. зав. каф. БМК, к.т.н., доц., Алхімова С. М. | Згладжування даних в задачі сегментації мозку на перфузійних зображеннях магнітно-резонансної томографії | У дипломній роботі розглядається задача підвищення точності сегментації головного мозку на перфузійних МРТ-зображеннях. Актуальність теми зумовлена тим, що шуми та артефакти на таких зображеннях суттєво ускладнюють автоматичний аналіз, що призводить до помилок у діагностиці. Метою роботи було дослідження та розробка ефективних методів згладжування даних для покращення якості сегментації. Для цього було проведено аналіз існуючих підходів та обрано для реалізації просторові й часові версії фільтра Гаусса та медіанного фільтра. У рамках роботи було створено програмний застосунок мовою Python з використанням спеціалізованих наукових бібліотек. Цей інструмент реалізує обрані алгоритми згладжування, застосовуючи їх до 4D перфузійних даних. У результаті виконання роботи доведено, що запропонована попередня обробка даних дозволяє зменшити вплив шуму та підвищити точність сегментації. Розробка має практичне значення для клінічної практики, оскільки сприяє більш точній оцінці пухлин головного мозку та моніторингу ефективності лікування. | Переглянути |
| БС-15 | Лупішко Данііл Вячеславович | доцент кафедри біомедичної кібернетики, к.ф.-м.н., доцент, Федорін Ілля Валерійович | Визначення захворювань ротової порожнини за допомогою моделей машинного навчання | У дипломній роботі розглянуто створення програмного застосунку для визначення захворювань ротової порожнини на основі зображень за допомогою моделей машинного навчання. Було проаналізовано сучасні підходи до діагностики стоматологічних хвороб із використанням моделей машинного навчання, таких як InceptionResNetV2, ResNet18, EfficientNet-B0 та MobileNetV2. Для реалізації обрано мову програмування Python, фреймворк PyTorch для завантаження та навчання нейронних мереж, а також PyQt5 для створення приємного графічного інтерфейсу користувача. Було проведено навчання моделей на медичному датасеті MOD, який містить 7 класів захворювань і 3087 зображень, та досягнуто високої точності класифікації. У межах роботи реалізовано інтерфейс, який дозволяє обирати модель, завантажувати випадкове та на свій розсуд зображення, проводити класифікацію й отримувати результат у зручному форматі. Проведене тестування на вибірці показало гарні результати. Також оцінено економічну доцільність розробки та розглянуто заходи з захисту коду. Зроблені загальні висновки. | Переглянути |
| БС-15 | Токар Михайло Володимирович | ас. каф. БМК Давидович І. В. | Веб-застосунок для рекомендацій з оптимального харчування на основі глобальних продовольчих та медичних даних | У дипломній роботі представлено дослідження та розробку веб-застосунку, що формує персоналізовані рекомендації з харчування на основі глобальних продовольчих і медичних даних. Система враховує бюджет користувача, стан здоровʼя (діабет, ожиріння, гіпертонія), фізіологічні потреби та харчові вподобання. Проведено огляд обмежень стандартних дієт, вивчено теоретичні основи нутриціології, розроблено математичну модель оптимізації продуктового кошика на базі змішаного цілочисельного лінійного програмування (MILP). Обґрунтовано вибір технологій: Python, Pandas, NumPy, PuLP, Streamlit. Реалізовано зручний веб-інтерфейс, що дозволяє вводити параметри, переглядати склад кошика, вартість, нутритивні показники та адаптувати раціон. Проведено тестування системи, яке підтвердило точність розрахунків і здатність формувати збалансовані рекомендації. Здійснено економічний аналіз ефективності рішення. Результати роботи підтверджують її практичну цінність для користувачів, дієтологів і освітніх цілей. | Переглянути |
| БС-15 | Федчук Тамара Олександрівна | проф., д.т.н. каф. БМК Кучанський О.Ю. | Програмний застосунок для класифікації цифрових медичних зображень на прикладі злоякісних пухлин | У дипломній роботі досліджується задача автоматизованої класифікації цифрових медичних зображень на прикладі гістопатологічних знімків злоякісних пухлин молочної залози. Основною метою є розробка точної та надійної моделі машинного навчання для виявлення злоякісних утворень. У процесі роботи проведено детальну передобробку даних, зокрема масштабування, балансування класів і розширення навчальної вибірки методами аугментації. Побудовано згорткові нейронні мережі та реалізовано перенесене навчання із застосуванням архітектур ResNet50 та EfficientNetB0. Моделі були оцінені за допомогою метрик точності, повноти та F1-міри. Найвищу якість класифікації продемонструвала EfficientNetB0. Отримані результати свідчать про ефективність застосованого підходу для підтримки медичних рішень і можуть бути використані як основа для подальших досліджень у галузі медичної діагностики. | Переглянути |
| БС-15 | Царик Олександр Миколайович | ст. викл. каф. БМК Гладка М.В. | Програмний застосунок сімейного лікаря для управління медичними записами в приватній клініці приміського типу | У дипломній роботі розроблено автономний десктопний програмний застосунок для сімейного лікаря, призначений для управління медичними записами в умовах приватної клініки без постійного підключення до Інтернету. Система реалізована мовою Java з використанням JavaFX для графічного інтерфейсу, SQLite для локального зберігання даних та JDBC для зв’язку з базою даних. Функціонал охоплює авторизацію, додавання, редагування, фільтрацію, пошук пацієнтів, експорт у PDF та статистику записів. Проєкт враховує потреби лікарів у стабільності, швидкодії та безпеці: передбачено валідацію даних, локальне збереження та ізольований доступ до персональної інформації. В основі проєкту — каскадна модель розробки з послідовним проходженням етапів від аналізу потреб до тестування та впровадження. Роботу виконано з урахуванням недоліків популярних систем Medtech, Epic та OpenMRS, які потребують стабільного Інтернету та мають складну інтеграцію. Розроблений застосунок вирізняється простотою, автономністю та придатністю для впровадження у невеликих медичних закладах. | Переглянути |
| БС-15 | Червоняк Богдан Володимирович | Асистент каф. БМК Давидович І.В. | Прогнозування розвитку тремору на основі даних інерційних сенсорів | У роботі розглянуто задачу прогнозування розвитку тремору, характерного для хвороби Паркінсона, на основі даних інерційних сенсорів мобільних пристроїв. Використано відкритий набір даних, що містить сигнали акселерометрів від пацієнтів та здорових людей. Проведено попередню обробку сигналів, зокрема фільтрацію, нормалізацію та побудову характеристик у часовій і частотній областях. Для класифікації протестовано кілька моделей машинного навчання, серед яких: метод опорних векторів, лінійний дискримінантний аналіз, алгоритм k-ближчих сусідів, а також нейронні мережі — FNN, DNN та ансамбль. Основною реалізованою моделлю стала глибока нейронна мережа, яка забезпечила високу точність і стабільність прогнозування. Результати роботи інтегровано у вебзастосунок, що дозволяє автоматично аналізувати завантажені сигнали та визначати наявність тремору. Запропонований підхід поєднує доступність, ефективність і можливість використання в домашніх умовах. | Переглянути |
2024
| Група | Студент(-ка) | Тема випускної роботи | Керівник(-ця) випускної роботи |
| БС-01 | Александрович Андрій Святославович | Прогнозування водного балансу шкіри методами глибокого навчання | доц. каф. БМК, доц., к.т.н. Федорін І.В. |
| БС-01 | Вандиш Катерина Миколаївна | Мобільний застосунок для моніторингу ментального здоров’я | доц. каф. БМК, к.т.н. Городецька О.К. |
| БС-01 | Гедзь Іван Миколайович | Мобільний застосунок “Карта Взаємодопомоги: Обмін ресурсами та надання допомоги у кризових ситуаціях” | ас. каф. БМК Матвійчук О.В. (конс.: доц. каф. ОППЦБ, доц., к.т.н., Демчук Г.В.) |
| БС-01 | Гломозда Костянтин Юрійович | Система діагностики онкологічних захворювань за зрізами комп’ютерної томографії легень | проф., каф. БМК, проф., д.б.н. Настенко Є.А. |
| БС-01 | Гончаров Андрій Анатолійович | Програма для генерації шаблонів структурованих документів в освітньому процесі на мові LaTeX | ас. каф. БМК Давидович І.В. |
| БС-01 | Демиденко Артем Сергійович | Веб-сторінка медичного закладу з інтегрованою тривимірною мапою евакуації | ст. викл. каф. БМК Корнієнко Г.А. (конс.: доц. каф. ОППЦБ, доц., к.т.н., Демчук Г.В.) |
| БС-01 | Загорська Дар’я Андріївна | Платформа для оцінки рівня стресу за даними добового моніторингу серцево-судинних параметрів | проф., каф. БМК, проф., д.б.н. Настенко Є.А. |
| БС-01 | Івахова Анна Василівна | Андроїд застосунок для підбору продуктів харчування при небезпеці виникнення надзвичайних ситуацій | проф. каф. БМК, доц., д.т.н. Зеленський К.Х. |
| БС-01 | Лутченко Вікторія Геннадіївна | Програмний застосунок для класифікації постковідних ознак змін структури легень порівняно з гострою фазою коронавірусу | проф., каф. БМК, проф., д.б.н. Настенко Є.А. |
| БС-01 | Мітрошин Валерій Олександрович | Телеграм-бот з надання першої медичної допомоги | проф., каф. БМК, проф., д.б.н. Настенко Є.А. |
| БС-01 | Москалюк Андрій Іванович | Інформаційна система організації навчання і перевірки знань медпрацівників медичного закладу | ас. каф. БМК Алієв Е.І. (конс. доц. каф. ОППЦБ, доц., к.т.н. Демчук Г.В.) |
| БС-01 | Ніколаєва Анна Володимирівна | Програмний застосунок для визначення вторинної структури рибонуклеїнових кислот (РНК) | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-01 | Овчиннікова Олександра Володимирівна | Система 3D моделювання скелету людини з просторовою детальною візуалізацією | ст. викл. каф. БМК, к.т.н. Гладка М.В. |
| БС-01 | Онанко Євгеній Вячеславович | Андроїд застосунок для корекції психологічного стану | ст. викл. каф. БМК, к.т.н. Гладка М.В. |
| БС-01 | Самойленко Олексій Іванович | Програмний застосунок класифікації шкірних захворювань | ас. каф. БМК Дюмін О.Д. |
| БС-01 | Середенко Андрій Олександрович | Прогнозування рівнів гормонів сну та стресу методами машинного навчання | доц. каф. БМК, доц., к.т.н. Федорін І.В. |
| БС-01 | Старшов Володимир Сергійович | Веб-застосунок для агрегації благодійних зборів | ас. каф. БМК Дюмін О.Д. |
| БС-01 | Фесієнко Владислав Олександрович | Система розпізнавання жестів руки на основі поверхневої електроміограми м’язів передпліччя | ас. каф. БМК Матвійчук О.В. |
| БС-01 | Штих Іван Миколайович | Інформаційний застосунок для підбору речей та дій під час надзвичайних ситуацій | проф. каф. БМК, доц., д.т.н. Зеленський К.Х. (конс.: доц. каф. ОППЦБ, доц., к.т.н., Арламов О.Ю.) |
| БС-01 | Ягущин Антон Юрійович | Веб-застосунок для організації роботи ІТ-підприємств в умовах надзвичайного стану | доц. каф. БМК, доц., к.т.н. Кравченко О.В. (конс.: доц. каф. ОППЦБ, доц., к.т.н., Ільчук О.С.) |
| БС-01 | Ярових Діана Олександрівна | Система моніторингу показників пацієнта та роботи обладнання в умовах автономного забезпечення | ас. каф. БМК Алієв Е.І. |
| БС-02 | Бондар Антон Юрійович | Інформаційна система оптимальних робочих графіків лікарів | доц. каф. БМК, доц., к.т.н. Павлов В.А. (конс.: ст.викл. каф. ОППЦБ, к.т.н., Калінчик В.В.) |
| БС-02 | Гуйван Ілля Юрійович | Веб-портал для автоматизації управління медичними ресурсами для складських установ | проф. каф. БМК, проф., д.м.н. Коваленко О.С. (конс.: ст.викл. каф. БМК Аверьянова О.А.) |
| БС-02 | Євтушенко Тарас Юлійович | Система прогнозування синдрому зникаючої легені за ознаками консолідації при гострій формі COVID-19 | ас. каф. БМК Давидович І.В. (конс.: проф., каф. БМК, проф., д.б.н. Настенко Є.А.) |
| БС-02 | Калапунь Остап Андрійович | Прогнозована оцінка віку мозку у пацієнтів на основі їх неврологічного обстеження за допомогою електроенцефалографії | доц. каф. БМК, к.т.н. Городецька О.К. |
| БС-02 | Каленюк Ярослав Ігорович | Програмний застосунок для навчання фахівців компанії дистриб’ютора засобів і товарів медичного призначення на території України | ст. викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. |
| БС-02 | Клишкань Вадим Ігорович | Веб-застосунок для спостереження за пацієнтами з хронічними захворюваннями | проф. каф. БМК, проф., д.м.н. Коваленко О.С. |
| БС-02 | Крижановський Олександр Олексійович | Кросплатформний мобільний застосунок для ефективного відстежування гідрації людини | доц. каф. БМК, к.ф-м.н. Рудніков Є.Г. (конс.: ас. каф. БМК Матвійчук О.В.) |
| БС-02 | Мамедзаде Рза Хафізогли | Програмний застосунок для прогнозування захворювання легень за допомогою нейронних мереж | доц. каф. БМК, доц., к.т.н. Федорін І.В. |
| БС-02 | Мелюхіна Катерина Сергіївна | DonorBloodLife: Мобільний застосунок для ефективної координації донорів крові | ст. викл. каф. БМК, к.т.н. Гладка М.В. |
| БС-02 | М’який Олександр Олегович | Діагностування захворювань нирок за допомогою нейронних мереж | доц. каф. БМК, доц., к.т.н. Федорін І.В. |
| БС-02 | Овсієнко Андрій Орестович | Мобільний застосунок для відстеження перебігу нападів мігрені | ст. викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. |
| БС-02 | Озеров Максим Євгенійович | Візуалізація перфузійних даних за результатами томографічних досліджень | зав. каф. БМК, доц., к.т.н. Алхімова С.М. |
| БС-02 | Пономарьов Олександр Олександрович | Система контролю здоров’я пацієнтів під час реабілітації | ст. викл. каф. БМК, к.т.н. Гладка М.В. |
| БС-02 | Резаненко Дарина Олександрівна | Андроїд застосунок відстеження перебігу захворювань серцево-судинної системи | ас. каф. БМК Матвійчук О.В. |
| БС-02 | Скуратова Анна Олексіївна | Андроїд застосунок для знаряджання аптечки в “тривожну валізу” | проф. каф. БМК, доц., д.т.н. Зеленський К.Х. (конс.: доц. каф. ОППЦБ, доц., к.т.н., Арламов О.Ю.) |
| БС-02 | Сорокіна Вікторія Володимирівна | Вплив кольорового кодування даних на оцінку кількісних показників перфузії | зав. каф. БМК, доц., к.т.н. Алхімова С.М. |
| БС-02 | Сухенко Вячеслав Костянтинович | Система для збереження та аналізу лабораторних обстежень | доц. каф. БМК, к.т.н. Городецька О.К. |
| БС-02 | Урсу Ігор Олександрович | Система визначення ступеню фіброзу печінки за станом судин на ультразвукових зображеннях | доц. каф. БМК, доц., к.т.н. Павлов В.А. |
| БС-02 | Шибрук Олександр Андрійович | Прогнозування захворювання на рак мозку за допомогою нейронних мереж | доц. каф. БМК, доц., к.т.н. Федорін І.В. |
| БС-03 | Балас Ілля Ігорович | Програмне забезпечення для прогнозу виживання пацієнтів з цирозом печінки | проф., каф. БМК, проф., д.б.н. Настенко Є.А. |
| БС-03 | Буднік Юлія Сергіївна | Групова класифікація деталізованих ступенів фіброзу за ультразвуковими зображеннями судин печінки при аутоімунному гепатиті | доц. каф. БМК, доц., к.т.н. Павлов В.А. |
| БС-03 | Гуріна Софія Вікторівна | Інформаційна система підбору окулярів при вадах зору | проф. каф. БМК, доц., д.т.н. Зеленський К.Х. (конс.: доц. каф. ОППЦБ, доц., к.т.н., Мітюк Л.О.) |
| БС-03 | Джима Данило Анатолійович | Екосистема цифрової медицини на засадах блокчейнтехнологій | ст. викл. каф. БМК Аверьянова О.А. |
| БС-03 | Затуловський Георгій Андрійович | Програмний застосунок для розпізнавання емоцій людини за зображеннями обличчя | доц. каф. БМК, к.т.н. Городецька О.К. |
| БС-03 | Кабала Ілля Вікторович | Мобільний застосунок для упередження загрози з використанням камери | ст. викл. каф. БМК Аверьянова О.А. |
| БС-03 | Каширін Антон Юрійович | Нейромережева технологія виявлення ракових уражень молочної залози за зображеннями мамографії | ас. каф. БМК Матвійчук О.В. |
| БС-03 | Литвин Дарія Сергіївна | Програмний застосунок для персонального архіву медичних даних | доц. каф. БМК, к.т.н. Городецька О.К. |
| БС-03 | Матвієнко Артем Анатолійович | Інформаційна технологія ідентифікації емоційного забарвлення мови з використанням методів машинного навчання | доц. каф. БМК, доц., к.т.н. Федорін І.В. |
| БС-03 | Нечай Оксана Юріївна | Програмний застосунок для інтерпретації оптичної когерентної томографії сітківки | доц. каф. БМК, доц., д.т.н. Кучанський О.Ю. (конс.: доц. каф. ОППЦБ, доц., к.т.н., Мітюк Л.О.) |
| БС-03 | Рябчун Андрій Олександрович | Телеграм-бот для зручної організації учбового процесу у навчальних закладах | ст. викл. каф. БМК Аверьянова О.А. |
| БС-03 | Сердаковська Марія-Ангєліка Віталіївна | Інформаційна система обліку засобів індивідуального захисту медичних працівників хірургічного відділення | ст. викл. каф. БМК , к.т.н. Піднебесная Г.А. (конс.: проф. каф. ОППЦБ, проф., к.т.н., Третьякова Л.Д.) |
| БС-03 | Сидоренко Андрій Вікторович | Веб середовище для спілкування медичних працівників | ст. викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. (конс.: доц. каф. БМК, к.т.н. Городецька О.К.) |
| БС-03 | Ситник Максим Валерійович | Система підбору комп’ютерних комплектуючих для оптимізації роботи медичних закладів | доц. каф. БМК, к.т.н. Городецька О.К. |
| БС-03 | Терещенко Данило Сергійович | Програмний застосунок для ідентифікації залишкових ковід-асоційованих змін на комп’ютерній томографії легень | проф., каф. БМК, проф., д.б.н. Настенко Є.А. |
| БС-03 | Товстенко Олександра Олександрівна | Лабораторна інформаційна менеджмент система | ст. викл. каф. БМК Аверьянова О.А. |
| БС-03 | Федорійчук Владислава Віталіївна | Веб-сервіс для пошуку медичних закладів з функцією визначення оптимального маршруту | доц. каф. БМК, к.т.н. Городецька О.К. |
| БС-03 | Ходарченко Артем Андрійович | Система управління медичною логістикою | ас. каф. БМК Дюмін О.Д. |
| БС-03 | Чермошенцева Анастасія Андріївна | Веб-сервіс для організації роботи біологічних лабораторій та управління персоналом | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-03 | Шевченко Олександр Олександрович | Аналіз особливостей групової класифікації ступеню фіброзу печінки по стану судин на ультразвукових зображеннях | доц. каф. БМК, доц., к.т.н. Павлов В.А. |
| БС-03 | Шекун Даниїл Володимирович | Методи зменшення шуму на Т2-зважених зображеннях магнітно-резонансної томографії | ас. каф. БМК Дюмін О.Д. |
| БС-04 | Барановська Дар’я Юріївна | Інформаційний веб-застосунок для центру донорства стовбурових клітин | ст. викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. |
| БС-04 | Барсуков Михайло Сергійович | Медична інформаційна система для центру донорства стовбурових клітин | ст. викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. |
| БС-04 | Безпалько Олександр Миколайович | Інформаційно-навчальна система для візуалізації ультраметричних філогенетичних дерев | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-04 | Бєлік Владислав Вадимович | Інформаційна система для управління записами приватної клініки | доц. каф. БМК, к.т.н. Городецька О.К. |
| БС-04 | Гаврилюк Анастасія Сергіївна | Навчальна інформаційна система побудови філогенетичних дерев методом приєднання сусідів | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-04 | Єсипенко Руслана Вячеславівна | Системи оцінки мутагенних ефектів методами машинного навчання | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-04 | Зінченко Єгор Андрійович | Імітаційна модель пружно-активної поведінки артеріальних судин з розгалуженнями | доц. каф. БМК, к.ф-м.н. Рудніков Є.Г. (конс.: проф., каф. БМК, проф., д.б.н. Настенко Є.А.) |
| БС-04 | Карюк Яна Андріївна | Інформаційна система для управління графіком роботи персоналу медичного закладу | ст. викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. |
| БС-04 | Лобода Павло Андрійович | Інформаційна система управління цифровими медичними зображеннями при застосуванні PACS | проф. каф. БМК, проф., д.м.н. Коваленко О.С. |
| БС-04 | Маркова Єлізавєта Дмитрівна | Система на основі акселерометру для моніторингу показників при наданні серцево-легеневої реанімації | ас. каф. БМК Давидович І.В. |
| БС-04 | Мельник Кирило Олегович | Мобільний застосунок для відслідковування алергій | ст. викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. |
| БС-04 | Петканич Юліан Мирославович | Програмний застосунок для сегментації серця та легень | проф., каф. БМК, проф., д.б.н. Настенко Є.А. (конс.: асп. каф. БМК Гончарук М.О.) |
| БС-04 | Романюк Денис Ігорович | Класифікація білкових послідовностей за допомогою ансамблевих алгоритмів та нейронних мереж | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-04 | Скляр Владислав Васильович | Програмний застосунок для моніторингу фізичної активності та харчових звичок | ст. викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. |
| БС-04 | Солонченко Олександр Ілліч | Модель пружно-активної поведінки артеріальних судин в полі гравітації | доц. каф. БМК, к.ф-м.н. Рудніков Є.Г. (конс.: проф. каф. БМК, проф., д.б.н. Настенко Є.А..) |
| БС-04 | Харчук Ілля Анатолійович | Інформаційна система контролю медичних показників пацієнта лікарем | ст. викл. каф. БМК Корнієнко Г.А. |
| БС-04 | Ястребов Олексій Сергійович | Веб-застосунок для психологічного тестування з метою виявлення посттравматичного стресового розладу | ас. каф. БМК Алієв Е.І. |
2023
| Группа | ПІБ студента | Тема атестаційної роботи / магістерської дисертації до наказу | Науковий керівник |
| БС-91 | Акерман Дмитро Олегович | Класифікація медичних зображень УЗД печінки за допомогою штучної нейронної мережі | Сердаковський В.С., ст. викл. каф БМК |
| БС-91 | Горб Олександр Павлович | Програмний застосунок для пошуку тандемних повторів в амінокислотних послідовностях | Кисляк С.В., ст. викл. каф БМК |
| БС-91 | Іваницький Олег Вікторович | Веб-додаток для зберігання DICOM-знімків | Настенко Є.А., зав. каф БМК (консультант: Бабенко В. О. інженер ДУ «ІЯМПД») |
| БС-91 | Коваленко Жанна Романівна | Інформаційна система обліку та аналізу порушень, виявлених службою охорони праці медичного закладу | Тачиніна О.М., проф. каф БМК (консультант: Кружилко О. Є., доц. каф ОППЦБ) |
| БС-91 | Кравчук Олена Анатоліївна | Програмний застосунок для контролю пацієнтом лікувального раціону | Бовсуновська К.С., ст.викл. каф БМК |
| БС-91 | Кулаківський Станіслав Максимович | Система аналізу біологічних сигналів | Настенко Є.А., зав. каф БМК |
| БС-91 | Марченко Вікторія Сергіївна | Програмний застосунок для реалізації консультативної допомоги пацієнтів на дому | Аверьянова О.А., ст. викл. каф БМК |
| БС-91 | Маслянчук Софія Миколаївна | Просторова візуалізація результатів ідентифікації уражень легень на зображеннях комп’ютерної томографії під час COVID-19 | Павлов В.А., доц. каф БМК (консультант: Давидько О.Б., ас. каф.БМК) |
| БС-91 | Назарага Ярослав Русланович | Програмний застосунок для сегментації судин сітківки ока з використанням згорткової нейронної мережі | Добровська Л.М., доц. каф БМК |
| БС-91 | Невмержицький Олексій Миколайович | Telegram-бот – асистент-довідник з надання першої долікарської допомоги | Тачиніна О.М., проф. каф БМК (консультант: Мітюк Л.О., доц. каф ОППЦБ; Демчук Г.В., доц. каф ОППЦБ) |
| БС-91 | Осико Дар`я Андріївна | Програмний додаток для оцінки ризику післяпологової депресії | Городецька О.К., доц. каф БМК |
| БС-91 | Павлусь Діана Святославівна | Додаток для визначення психічного стану на основі музичних вподобань | Корнієнко Г.А., ст. викл. каф БМК (консультант: Городецька О.К., доц. каф. БМК) |
| БС-91 | Руденко Ярослав Олександрович | Інформаційна система вибору первинних засобів пожежогасіння в медичному закладі під час воєнного стану | Корнієнко Г.А., ст. викл., каф БМК (консультант: Демчук Г.В., доц. каф ОППЦБ) |
| БС-91 | Рунько Владислав Сергійович | Графічний інтерфейс для тренажера з проведення серцево-легеневої реанімації | Добровська Л.М., доц. каф БМК (консультант: Арламов О.Ю., доц. каф ОППЦБ) |
| БС-91 | Рябіченко Владислав Ігорович | Веб застосунок для проведення онлайн консультацій з психотерапевтом | Городецька О.К., доц. каф БМК |
| БС-91 | Слободянюк Олександр Сергійович | Автоматизована оцінка біологічного віку за знімком магнітно-резонансної томографії кисті руки | Добровська Л.М., доц. каф БМК |
| БС-91 | Юр`єв Максим Романович | Веб застосунок для надання медичних консультацій | Кисляк С.В., ст. викл. каф БМК |
| БС-92 | |||
| БС-92 | Бар`як Вікторія Петрівна | Мобільний застосунок для визначення рівня стресу на основі фізіологічних показників | Городецька О.К., доц. каф БМК |
| БС-92 | Гончарова Дар`я Валеріївна | Веб-застосунок для проведення онлайн-прийому пацієнтів лікарем первинної ланки | Коваленко О.С., проф. каф БМК |
| БС-92 | Зиско Артем Олександрович | Алгоритм оптимізації параметрів згорткової нейронної мережі для багатокласової класифікації електрокардіограм з використанням генетичного алгоритму | Сердаковський В.С., ст. викл. каф БМК |
| БС-92 | Кадук Ян Вікторович | Мобільний додаток для сеансів психотерапії | Кисляк С.В., ст. викл. каф БМК |
| БС-92 | Кізян Михайло Олександрович | Модуль «амбулаторний відділ» районної лікарні (серверна частина) | Бовсуновська К.С., ст.викл. каф БМК |
| БС-92 | Кройс Назарій Іванович | Тривимірна візуалізація зміни в часі двовимірних ультразвукових зображень | Федорін І.В., доц. каф БМК |
| БС-92 | Марочканич Денис Романович | Система пошуку меланомних утворень за фотографіями шкіри | Матвійчук О.В., ас. каф БМК |
| БС-92 | Опара Антон Іванович | Модуль «амбулаторний відділ» районної лікарні (клієнтська частина) | Бовсуновська К.С., ст.викл. каф БМК |
| БС-92 | Остапенко Артем Андрійович | Мобільний застосунок для роботи з цифровими медичними зображеннями | Коваленко О.С., проф. каф БМК |
| БС-92 | Семчук Олег Олександрович | Оцінка динамічних показників ураження легень на знімках комп’ютерної томографії при COVID-19 | Павлов В.А., доц. каф БМК (консультант: Давидько О.Б., ас. каф.БМК) |
| БС-92 | Синчук Владислав Павлович | Прогнозування фібриляції передсердь з використанням підходів машинного та глибокого навчання | Федорін І.В., доц. каф БМК (консулат.: Бабенко В. О. інженер ДУ «ІЯМПД») |
| БС-92 | Стрембіцька Анастасія Андріївна | Архітектура програмного застосунку для підтримки надання телемедичної допомоги пацієнтам з хронічними захворюваннями | Аверьянова О.А., ст. викл. каф БМК |
| БС-92 | Кіквадзе (Ткачук) Світлана Миколаївна | Серверна частина інформаційної системи для онлайн бронювання медичного обладнання | Давидько О.Б., ас. каф БМК |
| БС-92 | Усач Андрій Олександрович | Інформаційна система для онлайн бронювання медичного обладнання | Давидько О.Б., ас. каф БМК |
| БС-92 | Фернебок Марко Олександрович | Графічний інтерфейс для плану евакуації в разі надзвичайної ситуації в медичному закладі | Корнієнко Г.А., ст. викл. каф БМК (консультант: Демчук Г.В. доц. каф ОППЦБ) |
| БС-92 | Фіртич Богдан Вадимович | Програмний застосунок для організації навчання з надання першої долікарської допомоги | Тачиніна О.М., проф. каф БМК (консультант: Глива В.А. доц. каф ОППЦБ |
| БС-92 | Харін Максим Олександрович | Додаток для спостереження стану інсулінозалежних пацієнтів з використанням інсулінової помпи | Коваленко О.С., проф. каф БМК |
| БС-92 | Шматко Марія Геннадіївна | Додаток для відстеження прийому лікарських засобів | Городецька О.К., доц. каф БМК |
| БС-92 | Юхимюк Роман Юрійович | Система класифікації знімків комп’ютерної томографії здорових легень і хворих на пневмонію | Настенко Є.А., зав. каф БМК (консультант: Давидович І.В., ас. каф БМК) |
| БС-93 | |||
| БС-93 | Благий Дмитро Гел`єнович | Програмний застосунок прогнозування вартості лікування серцево- судинних захворювань з використанням згорткової нейроної мережі | Добровська Л.М., доц. каф БМК |
| БС-93 | Брюховецький Михайло Вікторович | Система пошуку фрактур кісток за зображеннями комп’ютерної томографії | Матвійчук О.В., ас. каф БМК |
| БС-93 | Вільхова Поліна Олегівна | Програмний додаток для забезпечення діяльності станцій переливання крові | Городецька О.К., доц. каф БМК |
| БС-93 | Гамзін Нікіта Сергійович | Програмний застосунок для пошуку палендромних повторів в біологічних послідовностях | Кисляк С.В., ст. викл. каф БМК |
| БС-93 | Гринь Олександра Юріївна | Система для оцінки реакції організму на емоційне навантаження в умовах дефіциту часу | Аверьянова О.А., ст. викл. каф БМК (консультант: Коваленко О.С., проф. каф БМК) |
| БС-93 | Дутченко Микита Тимофійович | Оброблення даних для класифікації рентгенівських знімків здорових легень і хворих на туберкульоз | Коваленко О.С., проф. каф БМК |
| БС-93 | Луцюк Максим Сергійович | Додаток для визначення меланом на знімках | Городецька О.К., доц. каф БМК |
| БС-93 | Малко Ярослав Михайлович | Мобільний додаток: щоденник стану здоров’я | Рудніков Є.Г. ст. викл. каф БМК (консультант: Сердаковський В.С., ст. викл. каф БМК) |
| БС-93 | Нестеров Артем Олександрович | Інформаційна система для агрегації і порівняння цін медичних препаратів | Лісневський Р.В., доц. каф БМК |
| БС-93 | Овсійчук Єлизавета Володимирівна | Програмне забезпечення карти ризиків на робочих місцях медичних працівників кардіологічного кабінету | Зеленський К.Х., проф. каф БМК (консультант: Каштанов С.Ф. доц. каф. ОППЦБ) |
| БС-93 | Олексенко Ілля Олегович | Система сегментації COVID-19 за допомогою моделі на основі трансформеру | Настенко Є.А., зав. каф. БМК (консультант: Бабенко В. О. інженер ДУ «ІЯМПД») |
| БС-93 | Онищук Ярослав Олександрович | Програмний додаток для ідентифікації пухлин головного мозку з використанням згорткової нейронної мережі | Добровська Л.М., доц. каф БМК |
| БС-93 | Пріменко Денис Юрійович | Інформаційна система аналізу та корегування рівня цукру при цукровому діабету | Лісневський Р.В., доц. каф БМК |
| БС-93 | Сердеченко Іван Сергійович | Мобільний додаток для класифікації зображень легень на здорові та хворі на туберкульоз | Коваленко О.С., проф. каф БМК |
| БС-93 | Слюсарев Дмитро Дмитрович | Користувацький інтерфейс мобільного додатку охорони здоров’я | Корнієнко Г.А. ст. викл. каф БМК (консультант: Бабенко В. О. інженер ДУ «ІЯМПД») |
| БС-93 | Станіславський Юрій Владиславович | Частотно-часовий аналіз біомедичних сигналів | Зеленський К.Х. проф. каф БМК |
| БС-93 | Суліма Михайло Костянтинович | Інформаційна система застосування методології бенчмаркінгу в медичних закладах | Павлов В.А., доц. каф БМК (консультант: Глива В.А., доц. каф ОППЦБ) |
| БС-93 | Тулупов Гліб Михайлович | Сайт фармацевтичної компанії | Лісневський Р.В., доц каф БМК |
| БС-93 | Чабан Софія Олександрівна | Програмний додаток для вибору захисного одягу медичних сестер у лікарні | Давидович І.В., ас. каф БМК (консультант: Третякова Л. Д., доц. каф ОППЦБ) |
| БС-93 | Черних Максим Андрійович | Модель оцінки рівня когнітивного навантаження на основі фізіологічних та фізичних факторів | Городецька О.К., доц. каф. БМК |
| БС-93 | Шкепаст Марко Вадимович | Система класифікації знімків комп’ютерної томографії здорових легень і хворих на COVID-19 | Настенко Є.А., зав. каф. БМК (консультант: Давидович І.В., ас. каф. БМК) |
| БС-93 | Шкребтан Владислав Олегович | Кросплатформний застосунок для спостереження за хронічно хворими пацієнтами з використанням телемедичних технологій | Аверьянова О.А., ст. викл. каф БМК (консультант: Коваленко О.С., проф. каф. БМК) |
| БС-93 | Шлапак Милана Ігорівна | Інтерактивний додаток до прогнозування захворюваності COVID-19 на основі даних про вакцинацію | Давидович І.В., ас. каф. БМК (консультант: Третьякова Л. Д., доц. каф ОППЦБ) |
| БС-93 | Шульгін Арсеній Владиславович | Інформаційна система обліку об’єктів цивільного захисту у медичному закладі | Тачиніна О.М., проф. каф. БМК (консультанти: Демчук Г.В., доц. каф ОППЦБ; Бабенко В. О. інженер ДУ «ІЯМПД») |
2022
| Группа | ПІБ студента | Тема атестаційної роботи / магістерської дисертації до наказу | Науковий керівник |
| БС-81 | Алфьоров Андрій Ігорович | Програмний продукт для просторової візуалізації медичних зображень та результатів їх сегментації | Давидько О. Б., ас. каф. БМК |
| БС-81 | Волосожар Дар’я Владиславівна | Android додаток для приватного лікаря. | Носовець О.К., доц. каф. БМК |
| БС-81 | Гладкий Ярослав Володимирович | Логістичний ліс самоорганізованих дерев за критерієм якості прогнозу класифікації. | Павлов В.А., доц. каф. БМК |
| БС-81 | Дворніцька Олена Олександрівна | Інформаційна система підтримки стану хворих із хронічними захворюваннями за допомогою телемедичних технологій | Аверьянова О.А. ст.викл. каф. БМК |
| БС-81 | Збаровський Дмитро Дементійович | Інформаційна система оцінки якості надання медичної допомоги | Коваленко О. С. проф. каф. БМК |
| БС-81 | Карабінський Богдан Сергійович | Побудова філогенетичних дерев із використанням списку Сводеша та частотного словника української мови | Аверьянова О. А. ст.викл каф. БМК (конс. Кисляк С. В. ст.викл. каф. БМК) |
| БС-81 | Кисельова Ірина Дмитрівна | Інформаційна система з проведення навчання і перевірки знань працівників медичного закладу з питань охорони праці (включаючи перелік робіт з підвищеною небезпекою) | Праховнік Н.А. доц. каф. ОППЦБ |
| БС-81 | Кумпан Ліна Олегівна | Інформаційна система для підтримки медико-соціальної допомоги хворим на Covid-19 | Аверьянова О.А. ст.викл. каф. БМК |
| БС-81 | Лобунько Дмитро Олександрович | Побудова графічного інтерфейсу користувача платформи комунікації пацієнтів з лікарями | Матвійчук О. В. ас. каф. БМК (конс. Давидько О. Б. ас. каф. БМК |
| БС-81 | Лукашевич Максим Якович | Розробка модулю комунікації пацієнтів з лікарями для платформи спілкування з лікарями | Матвійчук О. В. ас. каф. БМК |
| БС-81 | Савченко/Мишкарьова Ангеліна Романівна | Інтерактивний застосунок прогнозування захворюваності COVID-19 | Демчук Г.В. доц. каф. ОППЦБ (конс.: Третякова Л.Д. доц. каф. ОППЦБ) |
| БС-81 | Мумінов Асір Олександрович | Оптимізація ключових даних у побудові лінгвістичних філогенетичних дерев на основі методів відбору ознак | Аверьянова О. А. Ст.викл. каф. БМК (конс. Кисляк С. В. ст.викл. каф. БМК) |
| БС-81 | Погребенко Василь Олександрович | Математичне моделювання динаміки розповсюдження інфекційного захворювання із урахуванням часових затримок (гепатит В) | Зеленський К.Х., доц. каф. БМК |
| БС-81 | Радченко Олег Володимирович | Розробка модулю онлайн-візитів платформи комунікації пацієнтів з лікарями | Матвійчук О. В. ас. каф. БМК (конс. Давидько О. Б. ас. каф. БМК) |
| БС-81 | Сєров Олександр Владиславович | Проектування програмного застосунку e-health на основі Web3 | Коваленко О.С., проф. каф. БМК |
| БС-81 | Соловйова Анастасія Олександрівна | Класифікатор аудіозаписів кашлю | Авер’янова О.А. ст.викл. каф. БМК(консультант: Бабенко В.О. ас. каф. БМК) |
| БС-81 | Тарабара Сергій Васильович | Математичне моделювання блоку противірусного гуморального імунітету | Зеленський К.Х., доц. каф. БМК |
| БС-81 | Лещенко Влас Андрійович | Оцінка рівня стресу людини за даними безконтактного визначення R-R інтервалів | Настенко Э.А. зав. каф. БМК |
| БС-82 | Біжнюк Віталій Віталійович | Розробка програмного забезпечення системи керування екзоскелета для реабілітації | Бовсуновська К.В., ст.викл. каф. БМК |
| БС-82 | Бондарчук Євгеній Ігорович | Методи обробки зображень за допомогою технології комп’ютерного зору. | Бовсуновська К.В. ст .викл. каф. БМК |
| БС-82 | Буркевич Олександра Володимирівна | Веб-сервіс для психологічної підтримки | Носовець О.К., доц. каф. БМК |
| БС-82 | Гаврилюк Роман Володимирович | Побудова моделі діагностики хвороби Альцгеймера | Носовець О.К., доц. каф. БМК |
| БС-82 | Головакін Микита Андрійович | Користувацький інтерфейс для моделей сегментації уражень легень за КТ зображеннями | Давидько О.Б. ас. каф. БМК |
| БС-82 | Грініх Катерина Андріївна | Розробка програмного застосунку для дослідження мутацій коронавірусної інфекції | Корнієнко Г. А., ст. викл каф. БМК(конс. Кисляк С.В. ст.викл каф. БМК) |
| БС-82 | Жиляк Максим Євгенович | Телеграм бот для оцінки ризику аварій | НосовецьО.К. доц каф. БМК |
| БС-82 | Кононов Антон Вікторович | МІС на основі використання технології блокчейн | Коваленко О.С., проф. каф. БМК, (конс. Аверьянова О.А., ст. викл каф. БМК) |
| БС-82 | Любченко Мирослава Олександрівна | Штучна модель пальцьової фотоплетизмограми реалістичної форми | Файнзільберг Л.С., проф. каф. БМК, (конс. Рисін С.В. ст. викл каф. БМК) |
| БС-82 | Любшин Микита Сергійович | Розробка математичної моделі противірусного захисту організму із урахуванням часових затримок | Зеленський К.Х., доц. каф. БМК |
| БС-82 | Молентор Дмитро Вікторович | Дослідження шляхів створення віртуального приладу для допомоги в дихальних вправах | Павлюченко А.В., ст.викл. каф. БМК |
| БС-82 | Степанець Віталій Олегович | Моделювання просторових розподілів магнітних полів медичного обладнання | Демчук Г.В., доц. каф. ОППЦБ (конс.:Глива В.А. доц. каф. ОППЦБ |
| БС-82 | Трегуб Софія Констянтинівна | Інформаційна система аналізу та обліку заходів по запобіганню стресу медичних працівників за рекомендаціями МОП | Демчук Г.В. доц. каф. ОППЦБ. (конс. Праховнік Н.А. доц. каф. ОППЦБ |
| БС-82 | Французьонок Ілля Сергійович | Екосистема цифрової медицини | Коваленко О.С., проф каф. БМК |
| БС-82 | Харченко Анастасія Романівна | Інтелектуальний аудіометр на смартфоні | Файнзільберг Л.С., проф. каф. БМК (конс. Рисін С.В. ст. викл каф. БМК) |
| БС-82 | Яцина Денис Вікторович | Аналітичний огляд операційних систем сімейства Windows | Павлюченко. А. В. ст.викл каф. БМК |
| БС-83 | Боженко Анастасія Юріївна | Система накопичення та зберігання медичних зображень | Носовець О.К. доц. каф. БМК(конс.: Бабенко В.О. ас. каф. БМК) |
| БС-83 | Васильєв Арсеній Андрійович | Програмна реалізація методу розбиття виборки рівномірно по дисперсії | Давидько О. Б. ас. каф. БМК |
| БС-83 | Гулякевич Анна Андріївна | Прогнозування захворюваності Covid-19 та летальності в різних країнах | Носовець О.К., доц. каф. БМК(конс. Бабенко В.О. ас. каф. БМК) |
| БС-83 | Дольницький Андрій Романович | Програмна система для організації навчального процесу в умовах дистанційного навчання | Давидько О. Б. ас. каф. БМК |
| БС-83 | Каліновська Богдана Вікторівна | Програмний застосунок для оцінки кардіологічних патологій після оперативних втручань | Носовець О.К. , доц. каф. БМК |
| БС-83 | Корж Володимир Миколайович | Аналітичний комплекс оцінки ефективності евакуації з будівлі людей похилого віку | Демчук Г. В. доц. каф. ОППЦБ |
| БС-83 | Костюк Андрiй Дмитрович | Розробка програмного інтерфейсу платформи комунікації пацієнтів з лікарями | Матвійчук О. В. ас. каф. БМК (конс. Давидько О. Б. ас. каф. БМК) |
| БС-83 | Кучинський Володимир Віталійович | Інформаційна система підтримки забезпечення працівників пульмонологічного відділення засобами індивідуального захисту | Демчук Г.В., доц. каф. ОППЦБ. |
| БС-83 | Мельничук Яна Олександрівна | Сайт кардіологічних ліків | Файнзільберг Л.С., проф. каф. БМК |
| БС-83 | Милейко Костянтин Юрійович | Інформаційна система обліку та аналізу травматизму медичних працівників | Кружилко О.Є. доц. каф. ОППЦБ |
| БС-83 | Павельчак Катерина Іванівна | Система обробки та аналізу медичних зображень | Авер’янова О.А. ст.викл. каф. БМК(конс.: Бабенко В.О. ас. каф. БМК) |
| БС-83 | Розмариця Олександр Андрійович | Аналітичне оцінювання ризику травматичності футболістів | Кружилко О.Є. доц. каф. ОППЦБ |
| БС-83 | Стегніщева Олександра Миколаївна | Визначення головних факторів необхідності лікування ментального здоров’я | Корнієнко Г.А. ст.викл. каф. БМК(конс.: Бабенко В.О. ас. каф. БМК) |
| БС-83 | Тасенко Артем Сергійович | Дослідження можливостей GitLab для супроводу репозиторію документів, що створюються студентами в ході навчального процесу | Сердаковський В. С. Ст.викл. каф. БМК |
| БС-83 | Харченко Софія Олексіївна | Моделювання рекурентних нейронних мереж із реакцією-дифузією та затримкою | Зеленський К.Х., доц. каф. БМК |
| БС-83 | Шарган Павло Михайлович | Оцінка рухів пацієнта після перенесеного інсульту за допомогою мобільних пристроїв | Коваленко О.С. проф. каф. БМК |
2021
| Группа | ПІБ студента | Тема атестаційної роботи / магістерської дисертації до наказу | Науковий керівник |
| БС-71 | Бакало Наталія Андріївна | Інформаційна система для перевірки сумісності медикаментів | ас. каф. БМК Матвійчук О.В. |
| БС-71 | Батуркіна Анастасія Миколаївна | Медична інформаційна система для пацієнтів із децентралізованим зберіганням даних у блокчейні (клієнтська частина) | ст. викл_каф. БМК Рисін С.В. (конс.: проф. каф. БМК, проф., д.м.н., Коваленко О.С. , |
| БС-71 | Безбородов Іван Олексійович | Моделювання гуморального імунітету | доц. каф. БМК, доцент, к.т.н.,Зеленський К.Х. |
| БС-71 | Бондаренко Нікіта Володимирович | Веб-додаток для підготовки наукових звітів та записів (серверна частина) | ст.викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. |
| БС-71 | Воробйов Ігор Олександрович | Розробка системи для підтримки та розвитку пам’яті | ас. каф. БМК Матвійчук О.В. |
| БС-71 | Герасимов Євгеній Сергійович | Порівняльний аналіз алгоритмів для проведення ресеквенування біологічних послідовностей | ст. вик. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-71 | Герценберг Лев Максимович | Порівняльний аналіз медичних зображень з використанням n-вимірної матриці суміжності | ст.викл. каф. БМК Рудніков Є.Г. (конс.: проф.., д.т.н., зав.каф БМК Настенко Є.А. |
| БС-71 | Грабільнікова Діана Валеріївна | Ідентифікація кодуючих ділянок генів еукаріот (алгоритм апостеріорного декодування) | ст. вик. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-71 | Дьомін Богдан Олександрович | Клієнтська частина системи електронної звітності академічної успішності студентів | доц. каф. БМК Федорін І.В. (конс.: ст.викл. каф. БМК Аверьянова О.А.) |
| БС-71 | Іванішин Іван Володимирович | Веб-додаток для підготовки наукових звітів за записів (клієнтська частина) | ст.викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. |
| БС-71 | Климчук Марія Ігорівна | Ідентифікація кодуючих ділянок генів еукаріот (алгоритм Вітербі) | ст. вик. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-71 | Мацута Ілля Вячеславович | Система обліку медичних товарів | доц. каф. БМК, к.п.н., Добровська Л.М. (конс.: доц., каф. БМІ Носовець О.К.) |
| БС-71 | Місяць Максим Сергійович | Розробка функціоналу підсистеми “електронна медична картка” з різними методами сортування та передачі даних | ст.викл. каф. БМК Аверьянова О.А. |
| БС-71 | Орлівський Сергій Петрович | Серверна частина системи електронної звітності академічної успішності студентів | доц. каф. БМК Федорін І.В. (конс.: ст.викл. каф. БМК Аверьянова О.А.) |
| БС-71 | Подиман Ангеліна Олександрівна | Методи фільтрації та згладжування кардіологічного сигналу для чіткої діагностики | доц. каф. БМК, к.т.н., Зеленський К.Х. (конс.: доц., каф. БМІ Носовець О.К.) |
| БС-71 | Прохніцький Ігор Андрійович | Інформаційна система підтримки медико-соціальної допомоги пацієнтам в охороні здоров’я | ст.викл. каф. БМК Аверьянова О.А. |
| БС-71 | Сазонова Катерина Максимівна | Система генерації медичних даних | ст.викл. каф. БМК Рисін С.В. (конс.: доц. каф. БМК Носовець О.К.) |
| БС-71 | Щербак Ярослав Володимирович | Система накопичення баз даних для проведення медичних досліджень | ст. викл. каф. БМК Рудніков Є.Г. |
| БС-72 | Атамась Віталій Вікторович | Система аналізу асиметрії КТ-зображень для удосконалення процедур виявлення патології | ст. викл. каф БМК Корнієнко Г.А. (конс.: доц., каф БМІ, к. ф.-м. н., Соломін А.В. |
| БС-72 | Гаращенко Валентина Олександрівна | Програмний додаток для обміну інформацією між медичним закладом та дослідницьким центром | доц. каф. БМК, к.т.н., Носовець О.К. |
| БС-72 | Гупало Микита Сергійович | Інформаційна система для вибору ліків із урахуванням непереносимих пацієнтом компонентів | доц. каф. БМК, к.т.н., Носовець О.К. |
| БС-72 | Єгорова Юлія Геннадіївна | Інформаційна підтримка медико-соціальної допомоги пацієнтам у домашніх умовах | ст.викл. каф. БМК Аверьянова О.А. |
| БС-72 | Єфремова Софія Валеріївна | Програмний додаток для прогнозування хвороби Альцгеймер на основі рівня експерсії генів | доц. каф. БМК, к.т.н., Носовець О.К. |
| БС-72 | Левчик Лілія Олександрівна | Структура даних організації медичної інформації та вибір оптимальних стратегій лікування пацієнтів | ас. каф. БМК Давидько О.Б. |
| БС-72 | Нікітін Віктор Олексійович | Аналіз варіабельності серцевих ритмів за допомогою вейвлет перетворень | доц. каф. БМК Зеленський К.Х. |
| БС-72 | Пігарєв Кирило Андрійович | Мобільний застосунок для вагітних щодо застосування вітамінних препаратів | проф. каф БМК, проф., д.м.н. Коваленко О.С. |
| БС-72 | Рагулін Вадим Миколайович | Моделювання Т-клітинної імунної відповіді | проф. каф. БМК, д.т.н. Стєнін О.А. |
| БС-72 | Самоловов Євгеній Геннадійович | Розробка кабінету пацієнта з хронічним захворюванням в інфраструктурі електронного здоров’я | зав. каф. БМК, проф., д.м.н., Настенко Є.А. (конс.: проф. каф. БМК Коваленко О.С.) |
| БС-72 | Тунда Ілля Сергійович | Інформаційний застосунок для підтримки розподілу лікарських засобів в закладі охорони здоров’я | проф. каф БМК, проф., д.м.н. Коваленко О.С. |
| БС-72 | Херсонець Євгеній Олександрович | Програмний застосунок «Інформаційна підтримка лікаря при визначенні госпіталізації хворих на COVID-19» | ст. викл. каф БМК Аверьянова О.А. |
| БС-72 | Хліменков Олексій Леонідович | Інтерфейс системи організації медичної інформації та вибору оптимальних стратегій лікування пацієнтів | доцент. каф. БМК, к.п.н., Добровська Л.М. (конс.: ас.. каф БМК Давидько О.Б. ) |
| БС-72 | Шевага Діана Олександрівна | Розробка системи аналізу кінематики лівого шлуночка серця за даними ехокардіографії | ст.викл. каф. БМК Рисін С.В. |
| БС-72 | Шкарніков Олексій Сергійович | Модель активної поведінки артеріальних судин | зав. каф. БМК, проф., д.б.н., Настенко Є.А. (конс.: ст. викл. каф. БМК Рудников Є.Г |
| БС-72 | Юрочкін Владислав Володимирович | Сегментація областей крововиливів на комп’ютерній томограмі головного мозку | ас. каф. БМК Давидько О.Б. |
| БС-73 | Анохіна Яна Юріївна | Розробка програмного застосунку для формування раціону харчування із застосуванням генетичного алгоритму. | ст.вик. каф. БМК Сердаковський В.С. |
| БС-73 | Ворончук Назарій Сергійович | Сегментація областей інтересу на зображеннях комп’ютерної томографії легень при захворюванні на туберкульоз | ст. викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. |
| БС-73 | Гайс Андрій Олегович | Медична інформаційна система для пацієнтів із децентралізованим зберіганням даних у блокчейні (серверна частина) | ст. викл. каф. БМК Рисін С.В. (конс.: проф. каф БМК, проф., д.м.н. Коваленко О.С. |
| БС-73 | Гончар Олександр Віталійович | Навчальна інформаційна система побудови та поетапної візуалізації адитивних філогенетичних дерев | ст. вик. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-73 | Долженко Єгор Юрійович | Автоматичне регулювання яскравості зображення камер | доцент. каф. БМК, к.п.н., Добровська Л.М. (конс.: ст. викл. каф. БМК. Вдовиченко О.В. |
| БС-73 | Дубовик Данило Ігорович | Універсальна програмна оболонка системи підтримки прийняття діагностичних рішень при дифузних захворюваннях печінки | доц. каф. БМК, к.т.н., Павлов В.А. |
| БС-73 | Іванченко Аліна Сергіївна | Система диференціальної діагностики захворювань – аутоімунного гепатиту та хвороби Вільсона | ст. викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. |
| БС-73 | Коваленко Катерина Михайлівна | Моделювання процесів противірусної імунної відповіді в органі—мішені | доц. каф. БМК, к.т.н., Зеленський К.Х. |
| БС-73 | Ладік Артур Олександрович | Класифікація уражень легень при COVID-19 на основі текстурних ознак та згорткової нейронної мережі | доц. каф. БМК, к.т.н.. Павлов В.А. (конс.: ас. каф БМК Давідько О.Б.) |
| БС-73 | Ле Дай Зионг – | Класифікація та сегментація білих кров’яних тілець | доц. каф. БМК, к.т.н. Носовець О.К. |
| БС-73 | Нестеров Дмитро Валентинович | Розробка підсистеми автоматизованої модерації вмісту тематичних розділів для системи управління сайтом факультету | ст. викл. каф. БМК Рисін С.В. (конс.: ст.вик. каф. БМК Сердаковський В.С. |
| БС-73 | Плющ Софія Денисівна | Програмний продукт для пошуку генів прокаріот на основі префіксних дерев | ст. вик. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-73 | Савченко Віктор Романович | Система генерації випадкових чисел зі збережених біоелектричних сигналів | проф. каф. БМК, д.т.н., Стєнін О.А. |
| БС-73 | Соловей Сергій Романович | Самонавчальна інформаційна технологія для виявлення респіраторних порушень в домашніх умовах | Проф. каф. БМК, проф., д.т.н, Файнзільберг Л.С. |
| БС-73 | Тарановська Наталія Денисівна | Навчальна інформаційна система побудови та поетапної візуалізації ультраметричних філогенетичних дерев | ст. вик. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-73 | Халанський Павло Олегович | Розробка програмного застонку для лікаря реабілітолога | ст. вик. каф. БМК Кисляк С.В. (конс.: ст. викл. каф БМК Аверьянова О.А.) |
| БС-73 | Чистяков Роман Вікторович | Розробка інтерфейсу підсистеми “електронна медична картка” з різними методами сортування та передачі даних | ст. викл. каф БМК Аверьянова О.А. |
2020
2019
| Группа | ПІБ студента | Тема атестаційної роботи | Науковий керівник |
| БС-51 | Бабенко Віталій Олегович | Система аналізу ризиків після хірургічного лікування у ранньому післяопераційному періоді | доц. каф. БМК, к.т.н. Носовець О.К. |
| БС-51 | Басік Артем Михайлович | Програмне забезпечення інформаційної підтримки менеджера з реалізації медичних матеріалів | ст.викл каф. БМК Аверьянова О.А. |
| БС-51 | Гаврильченко Любомир Олегович | Розробка програмного забезпечення для реєстрації звернень пацієнтів до сімейного лікаря | доц. каф. БМК, доц., к.п.н.,Добровська Л.М. |
| БС-51 | Гаврилюк Віталій Сергійович | Мобільний додаток для переведення документів в електронний формат розроблений для мобільної операційної системи iOS | доц. каф. БМК, к.т.н. Якимчук В.С. |
| БС-51 | Голосієнко Костянтин Юрійович | Розробка інформаційної системи моніторингу температурного режиму під час транспортування вакцин | доц. каф. БМК, к.т.н. Якимчук В.С. |
| БС-51 | Гриневич Дмитро Ігорович | Система контролю, обліку та автоматизації бізнес-процесів дипломного проектування (бекенд) | доц. каф. БМК, к.т.н. Яковенко А.В. |
| БС-51 | Грішко Дмитро Юрійович | Методи моделювання множин регресій із вибором оптимальних структур за критерієм роздільності | доц. каф. БМК, доц., к.т.н.,Павлов В.А. |
| БС-51 | Дикач Юлія Романівна | Програмна система що реалізує лінгвістичний метод кодування та аналізу ЕКГ | проф. каф. БМК, д.т.н., к.т.н. Файнзільберг Л.С. |
| БС-51 | Дяк Андрій Ігорович | Прототип СРМ системи для догляду за пацієнтами після аорто-коронарного шунтування | доц. каф. БМК, к.т.н. Носовець О.К. |
| БС-51 | Іллєнок Марина Петрівна | Розробка програмного забезпечення для пошуку точок зміни триплетної періодичності | ст.викл. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-51 | Карлюк Анастасія Вікторівна | Система визначення типу пухли на основі результатів сегментації медичних зображень | доц. каф. БМК, к.т.н. Носовець О.К. |
| БС-51 | Місюра Олексій Олександрович | Система захисту персональних даних через мікросервіси портативних систем управління в медичних інформаційних системах | ас. каф. БМК Гаупт О.Ф. |
| БС-51 | Овсієнко Богдан Орестович | Розробка системи для скринінгу функціонального стану офісного працівника | доц. каф. БМК, к.т.н. Якимчук В.С. |
| БС-51 | Плахтій Богдан Миколайович | Система прогнозування перебігу захворювання у ревматологічних хворих | доц. каф. БМК, к.т.н. Носовець О.К. |
| БС-51 | Сірота Ольга Ігорівна | Веб-сервіс для оцінки якості життя в ревматологічних хворих | доц. каф. БМК, к.т.н. Носовець О.К. |
| БС-51 | Сітченко Олексій Євгенович | Розробка програмного забезпечення класифікації даних з використанням двошарового персептрону та оптимізованої ваги на основі генетичного алгоритму | доц. каф. БМК, доц., к.п.н.,Добровська Л.М. |
| БС-51 | Солярик Антон Сергійович | Система контролю, обліку та автоматизації бізнес-процесів дипломного проектування (фронтенд) | доц. каф. БМК, к.т.н. Яковенко А.В. |
| БС-51 | Терещенко Володимир Олегович | Програмний додаток для підтримки прийняття рішення про закупівлю медичного обладнання за сукупністю критеріїв | проф. каф. БМК, д.т.н., к.т.н. Файнзільберг Л.С. |
| БС-51 | Трофименко Олександр Володимирович | Методи моделювання множин регресій із вибором оптимальних структур за критерієм точності | доц. каф. БМК, доц., к.т.н.,Павлов В.А. |
| БС-51 | Федчишин Дмитро Олександрович | Розробка і дослідження алгоритму для оцінки електричної активності серця | доц. каф. БМК, доцент, к.т.н., Зеленський К.Х. |
| БС-51 | Шуляк Ярослав Ігорович | Застосування методів машинного навчання для діагностування ожиріння та супутніх захворювань на основі медичних записів | ст.викл. каф. БМК Сердаковський В.С. |
| БС-52 | Білецький Артур Олександрович | Програмне забезпечення для ідентифікації регуляторних ділянок генів прокаріот | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-52 | Войденко Олексій Костянтинович | Програмне забезпечення для проведення ресеквенування біологічних послідовностей | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. |
| БС-52 | Гейко Андрій Сергійович | Системи практичного застосування бібліотеки TensorFlow для розпізнавання зображень рукописного тексту для створення електронного архіву історій хвороб пацієнта | ас. каф. БМК Гаупт О.Ф. |
| БС-52 | Дидик Анастасія Петрівна | Система аналізу ризиків після консервативного лікування у пізньому післяопераційному періоді | доц. каф. БМК, к.т.н. Носовець О.К. |
| БС-52 | Качко Ілля Володимирович | Класифікація дифузних захворювань печінки за статистикою вищого порядку зображень сонографії | зав. каф. БМК, д.б.н, к.т.н., проф. Настенко Є.А. |
| БС-52 | Круглий Владислав Володимирович | Розробка системи для підвищення ефективності прийняття рішень при УЗД діагностиці захворювань печінки у дітей. | доц каф. БМК, к.т.н. Павлов В.А. |
| БС-52 | Кузьменко Денис Вікторович | Розробка системи підвищення ефективності обробки даних при проходженні психологічного обстеження. | зав. каф. БМК, д.б.н, к.т.н., проф. Настенко Є.А. |
| БС-52 | Остапенко Галина Федорівна | Автоматизована система статистичної обробки біомедичної інформації | ас. каф. БМК Корнієнко Г.А. (консультант – доц. каф. ББЗЛ, доц., к.т.н. Соломін А.В.) |
| БС-52 | Розюк Павло Васильович | Створення математичних моделей для прогнозування класу ракової пухлини у пацієнта | доц. каф. БМК, к.т.н. Якимчук В.С. |
| БС-52 | Рябко Руслан Сергійович | Система моніторингу стану здоров’я пацієнта з використанням системи аналітики IBM Watson | ас. каф. БМК Гаупт О.Ф. |
| БС-52 | Савченко Ярослав Володимирович | Розробка системи підтримки прийняття рішень при статистичній обробці результатів наукових досліджень. | зав. каф. БМК, д.б.н, к.т.н., проф. Настенко Є.А. |
| БС-52 | Сімінько Владислав Сергійович | Система реєстрації та аналізу пульсового ритму | ас. каф. БМК Корнієнко Г.А. (консультант – доц. каф. ББЗЛ, доц., к.т.н. Соломін А.В.) |
| БС-52 | Солодкий Віталій Петрович | Розробка системи для візуалізації медичних показників за ресурсом PhysioNet | проф. каф. БМК, д.т.н., к.т.н. Файнзільберг Л. С. |
| БС-52 | Столпаков Ілля Євгенійович | Розробка програмного забезпечення сегментації біомедичних зображень на основі згорткової нейронної мережі | доц. каф. БМК, доц., к.п.н. Добровська Л.М. |
| БС-52 | Стригун Ярослав Олегович | Розробка функціоналу інформаційно-аналітичної системи «Централь103» | ст. викл. каф. БМК Аверьянова О.А. |
| БС-52 | Флярковський Владислав Сергійович | Система реєстраційї та обробки фонокардіограми. | ас. каф. БМК Корнієнко Г.А. (консультант – доц. каф. ББЗЛ, доц., к.т.н. Соломін А.В.) |
| БС-52 | Фолькін Марко Владиславович | Система побудови оптимальних маршрутів на основі алгоритмів найкоротших шляхів | доц. каф. БМК, к.т.н. Яковенко А.В. |
| БС-52 | Шапошник Ольга Геннадіївна | Інтелектуальний інтерфейс системи розрахунку оптимальних індивідуальних стратегій | доц каф. БМК, к.т.н. Павлов В.А. |
| БС-52 | Янковий Ілля Олексійович | Класифікатор стану пацієнта за текстурними статистиками ультразвукового дослідження печінки. | зав. каф. БМК, д.б.н, к.т.н., проф. Настенко Є.А. |
Освітній рівень магістрів-професійних
2025
| Група | Студент | Керівник | Тема ДР | Опис | Матеріали |
|---|---|---|---|---|---|
| ЗК-41мп | Єсипенко Руслана Вячеславівна | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. | Система аналізу мутагенності хімічних сполук на основі методів машинного навчання | У роботі виконано комплексне дослідження прогнозування мутагенності хімічних сполук та створено програмну систему «AmesScan», що застосовує сучасні моделі ML/DL для in silico оцінювання мутагенного потенціалу. Проаналізовано традиційні експериментальні підходи й сучасні високопродуктивні та обчислювальні методи, підтверджено ефективність машинного навчання у підвищенні точності та зменшенні потреби в дорогих лабораторних тестах. Сформовано датасет із 8454 сполук на основі відкритих токсикологічних баз і молекулярні характеристики сполк у вигляді дескрипторів RDKit, Mordred та PaDEL. Побудовано 45 оптимізованих моделей для різних структурних класів хімічних сполук, застосовано RFECV для відбору ключових ознак. Досягнуто точності прогнозування понад 86%. Створено програмну систему з автоматичним обчисленням дескрипторів RDKit, графічним інтерфейсом і механізмами збереження даних. Порівняння з ProTox 3.0 та vNN-ADMET підтвердило перевагу «AmesScan». Розроблена стартап-концепція демонструє комерційний потенціал у фармацевтичній, хімічній, біотехнологічній та екологічній сферах. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Кабала Ілля Вікторович | доцент каф. БМК, к.т.н. Алхімова Світлана Миколаївна | Оцінка розподілу та деталізації даних кольорів у схемах кольорового кодування перфузійних карт | У магістерській роботі виконано комплексне дослідження кольорових схем, що застосовуються для візуалізації перфузійних медичних даних, з акцентом на їхню здатність коректно відображати кількісні зміни сигналу. Проаналізовано сучасні підходи до кольорового кодування та показано, що значна частина використовуваних у клінічних системах LUT не забезпечує достатньої рівномірності переходів, що може спричинювати втрату діагностично важливих деталей. На основі перцептивних просторів CIELAB і CAM02-UCS розроблено методику оцінювання плавності та стабільності колірних градієнтів, а також застосовано CDPS-аналіз для визначення відповідності між зміною інтенсивності та кольору. Експериментально встановлено, що оптимізовані LUT зі скоригованою компонентом світлоти L* демонструють суттєве підвищення точності передачі сигналу порівняно зі спектральними схемами. Робота містить розроблений програмний прототип, який автоматизує аналіз колірних карт і формує кількісні показники їх якості, що створює підґрунтя для стандартизації палітр у медичних інформаційних системах та подальшої комерціалізації запропонованого підходу. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Затуловський Георгій Андрійович | ст.викл. каф. БМК, к.т.н. Піднебесна Г.А. | Система автоматичної обробки медичних аудіоданих | Магістерська дисертація вирішує актуальну задачу автоматизації ведення медичної документації для зменшення навантаження на лікарів. Метою роботи є розробка системи для транскрибації консультацій та автозаповнення форм за стандартами МОЗ України. Спроєктовано модульну систему, що включає браузерне розширення для Google Meet та сервер на FastAPI. Застосовано інноваційну архітектуру «ping-pong» для надійного запису аудіо. Транскрибація виконується локальною моделлю Whisper Large v3 Turbo, що є ключовою перевагою для гарантування повної конфіденційності даних. Семантичний аналіз та витяг клінічних сутностей (скарги, діагноз) реалізовано через Google Gemini 2.0 Flash із застосуванням шаблонного промптінгу. Розроблено алгоритми валідації для забезпечення коректності даних. Результатом роботи є автоматично згенеровані документи форматів DOCX та JSON, готові до інтеграції з МІС. Практична цінність полягає у створенні ефективного, безпечного та україномовного інструменту. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Москалюк Андрій Іванович | доцент каф. БМК, к.т.н., Гладка Мирослава Вікторівна | Інформаційна підсистема працівника HR-відділу лікувального закладу | Робота присвячена створенню інформаційної підсистеми для HR-відділу лікувального закладу, що охоплює повний життєвий цикл медичного працівника: прийняття (П-1), стажування, атестації, відпустки, переведення та звільнення (П-4). Запропоновано модель даних і настільний застосунок на Python з локальною СУБД SQLite, шаблонами DOCX і протоколом підписання документів. Реалізовано рольовий доступ (HR, працівник, завідувач, адміністратор), аудит дій і захист облікових даних, що забезпечує цілісність та підзвітність. У кабінеті завідувача вбудовано два алгоритми підтримки рішень: інтегральне оцінювання стажування та індекс кадрового покриття для погодження відпусток. Проведено аналіз нормативної бази МОЗ і трудового законодавства, доведено відповідність довідникам посад, офіційним формам та вимогам до персональних даних. Експериментальна експлуатація показала скорочення ручних операцій, прозорість станів документів і зменшення помилок узгодження, що підтверджує практичну придатність і потенціал масштабування розробки. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Урсу Ігор Олександрович | доц. каф. БМК, доц., к.т.н. Павлов В.А. | Система визначення восьми класів ступеню фіброзу печінки класифікації Metavir за ультразвуковими зображеннями | У кваліфікаційній роботі розглядається актуальна проблема автоматизації діагностики стадій фіброзу печінки шляхом аналізу ультразвукових зображень. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю раннього виявлення фіброзних змін, оскільки існуючі методи, такі як біопсія, є інвазивними та дороговартісними, а стандартна ультразвукова діагностика значною мірою залежить від суб’єктивного досвіду лікаря. Метою роботи визначено удосконалення багаторівневої системи класифікації для деталізованого визначення восьми класів фіброзу за шкалою Metavir. У дисертації запропоновано та реалізовано модифіковану архітектуру системи, яка складається з трьох рівнів обробки даних. На першому рівні відбувається збільшення обсягу вхідних даних шляхом поділу ультразвукових зображень на фрагменти з перекриттям, що дозволяє компенсувати обмеженість навчальної вибірки. На другому рівні системи автором змінено підхід до міжрівневої взаємодії: замість передачі агрегованих результатів голосування реалізовано передачу повних матриць виходів функції активації SoftMax для кожного фрагмента. Це рішення дозволило зберегти повну інформативність ознак для подальшого аналізу. Для третього рівня системи розроблено нову комбіновану модель, яка включає автоінкодер та класифікатор. Автоінкодер використовується для моделювання даних та вилучення латентних ознак, які потім подаються на вхід повнозв’язної нейронної мережі для прийняття остаточного рішення. Такий підхід забезпечив підвищення точності класифікації, зокрема на валідаційній вибірці точність склала 69,57%, а на повному наборі даних — 89,86%. Система продемонструвала високу ефективність у розпізнаванні ранніх стадій (F1, F1-2) та клінічно значущих пізніх стадій (F2, F3-4). Програмна реалізація виконана мовою Python із використанням бібліотек Keras, TensorFlow, Pandas та інструментів для створення графічного інтерфейсу Tkinter. У роботі реалізовано асинхронне виконання обчислень, що забезпечує стабільність роботи інтерфейсу під час завантаження моделей та обробки зображень. Графічний інтерфейс був оновлений для відображення повного спектра ймовірностей для кожного класу, що надає лікарю деталізовану інформацію для прийняття рішень. Також розроблено стартап-проєкт для комерціалізації системи, проаналізовано ринок медичних IT-рішень та розраховано фінансовий план впровадження продукту. Загалом, робота підтверджує, що запропонована багаторівнева система здатна ефективно вирішувати задачу класифікації фіброзу печінки, забезпечуючи високу точність та надійність діагностики, що робить її перспективною для впровадження у клінічну практику. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Дорошенко Денис Вікторович | к.т.н., доцент Кравченко Ольга Віталіївна | Система підтримки прийняття рішень для лікаря невролога | Магістерська дисертація присвячена розробці експертної системи «NeurologyPredictor» для підтримки діагностики неврологічних захворювань у практиці лікаря-невролога. Метою роботи було створення інтелектуального інструменту, що ефективно поєднує можливості штучного інтелекту та принципи доказової медицини. Для вирішення задачі багатокласової класифікації (66 нозологій) було розроблено та навчено архітектуру Багатошарового Перцептрону (ANN). Модель використовує вектор із 377 бінарних ознак (симптомів) і досягла високого показника точності (Accuracy) на тестовій вибірці — 94.59%. Ключовою особливістю є гібридна архітектура: прогнозування на основі глибокого навчання доповнюється експертними правилами для надання клінічних рекомендацій, які зібрані з авторитетних джерел (МОЗ України, NICE, NIH). Програмна реалізація виконана як самостійний Python-додаток з графічним інтерфейсом (Tkinter), що забезпечує інтуїтивне введення симптомів (включно з механізмом нечіткого пошуку difflib) та візуалізацію Топ-10 діагнозів із кольоровим кодуванням імовірностей, що суттєво підвищує якість та швидкість прийняття клінічних рішень. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Сорокіна Вікторія Володимирівна | доц., к.т.н., зав. каф. БМК Алхімова С. М. | Кількісна оцінка схем кольорового кодування для візуалізації даних перфузії | Магістерська робота присвячена дослідженню та кількісній оцінці ефективності кольорових схем візуалізації перфузійних МРТ-карт головного мозку. Об’єктом дослідження є процес візуалізації перфузійних параметрів, зокрема карт мозкового кровотоку (CBF), отриманих у результаті перфузійного аналізу магнітно-резонансних томографічних даних. Актуальність роботи зумовлена відсутністю єдиного підходу до вибору кольорових LUT-схем, що може призводити до втрати діагностично важливої інформації та ускладнювати інтерпретацію результатів. У межах роботи розроблено програмний застосунок для автоматизованої колоризації перфузійних карт і проведено порівняльний аналіз різних кольорових схем із використанням набору кількісних метрик якості зображень. Отримані результати дозволяють оцінити вплив вибору кольорової палітри на збереження структурних і інтенсивнісних характеристик зображень. Практичне значення роботи полягає у можливості використання розробленого підходу для підвищення якості візуальної оцінки перфузійних МРТ-даних у наукових і клінічних дослідженнях. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Полюхович Анастасія Сергіївна | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. | Оптимізація алгоритмів прогнозування вторинної структури рибонуклеїнових кислот | Під час виконання магістерської дисертації було виконано наступні завдання: проведено аналіз вітчизняних та зарубіжних джерел щодо базових методів та підходів, які використовуються для отримання вторинної структуру РНК; проаналізовано алгоритм Нусинів та виявлено його недоліки та обмеження; розроблено підхід до оптимізації алгоритму Нусинів з використанням методів машинного навчання та проведено оцінку їх ефективності; реалізовано програмне забезпечення з інтерфейсом для візуалізації отриманих результатів, що враховує оптимізований алгоритм Нусинів. У результаті виконання роботи було створено програмний продукт, який поєднує оптимізований алгоритм Нусинів із методами машинного навчання. Розробка реалізує дві нейронні моделі, що виконують оцінку оптимальності альтернативних структур. Результати продемонстрували, що застосування нейронних моделей дозволяє ефективно оцінювати альтернативні вторинні структури РНК та визначати оптимальну серед декількох варіантів. | Переглянути |
| ЗК41-мп | Єсипенко Руслана Вячеславівна | ст. викл. каф. БМК Кисляк С.В. | Система аналізу мутагенності хімічних сполук на основі методів машинного навчання | У роботі виконано комплексне дослідження прогнозування мутагенності хімічних сполук та створено програмну систему «AmesScan», що застосовує сучасні моделі ML/DL для in silico оцінювання мутагенного потенціалу. Проаналізовано традиційні експериментальні підходи й сучасні високопродуктивні та обчислювальні методи, підтверджено ефективність машинного навчання у підвищенні точності та зменшенні потреби в дорогих лабораторних тестах. Сформовано датасет із 8454 сполук на основі відкритих токсикологічних баз і використано дескриптори RDKit, Mordred та PaDEL. Побудовано 45 оптимізованих моделей для різних структурних класів, застосовано RFECV для відбору ключових ознак. Досягнуто високої точності прогнозування від 86% до 93%. Створено програмну систему з автоматичним обчисленням дескрипторів, класифікацією сполук, графічним інтерфейсом і механізмами збереження даних. Порівняння з аналогами ProTox 3.0 та vNN-ADMET підтвердило перевагу «AmesScan». | Переглянути |
| ЗК-41мп | Ярошенко Крістіна Вячеславівна | проф., д.т.н, проф. каф. БМК Кучанський О.Ю. | Інтелектуальна система моніторингу ефективності відновлення дрібної моторики рук з використанням машинного навчання | Магістерська дисертація присвячена розробці інтелектуальної системи моніторингу відновлення дрібної моторики рук після інсульту з використанням віртуальної реальності та машинного навчання. Актуальність зумовлена обмеженнями традиційних методів реабілітації: суб’єктивністю оцінки та низькою мотивацією пацієнтів. Мета – створення системи для автоматизованої аналітики, прогнозування та персоналізації реабілітації. Об’єкт – процес відновлення дрібної моторики на основі кінематичних даних; предмет – методи ML для моніторингу VR-даних. Розроблено архітектуру з п’ятьма ML-модулями: рекомендація складності вправ, класифікація ефективності сесій, виявлення втоми, прогнозування відновлення, кластеризація пацієнтів. Удосконалено VR-додаток для збору даних, хмарне сховище Supabase, desktop-інтерфейс для лікаря. Моделі досягли точності до 0.98%. Наукова новизна – комплексний підхід з інтеграцією VR та інтерпретованих ML-моделей. Практичне значення: об’єктивна оцінка прогресу, рекомендації лікарям, стандартизація реабілітації. Розроблено стартап-проєкт FineMotorAI для комерціалізації. Обсяг роботи – 140 с., 36 рисунків, 20 таблиць, 10 формул, 75 джерел. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Буднік Юлія Сергіївна | ст. викл. каф. БМК Бовсуновська К. С. | Визначення ступеню фіброзу на основі аналізу ультразвукових зображень паренхіми печінки | У магістерській роботі розроблено підхід до автоматизованого визначення ступенів фіброзу печінки за ультразвуковими зображеннями на основі поєднання методів цифрової обробки медичних зображень і глибинного машинного навчання. Запропоновано єдину технологічну структуру, що охоплює етапи підготовки та аналізу даних, побудови моделей класифікації та їх інтеграції у програмний застосунок з користувацьким інтерфейсом. У роботі проведено аналіз сучасних методів діагностики фіброзу печінки, текстурних характеристик ультразвукових зображень та існуючих програмно-алгоритмічних рішень. Розроблено канали текстурних ознак і архітектури згорткових нейронних мереж для класифікації стадій фіброзу. Окремі моделі об’єднано в ансамбль із мета-класифікатором, що дозволяє узагальнювати інформацію з різних джерел ознак і підвищувати надійність результатів. Наукова новизна роботи полягає у застосуванні комплексного ансамблевого підходу для аналізу стандартних ультразвукових зображень. Практична цінність визначається можливістю використання розробленої системи як інструмента підтримки прийняття клінічних рішень з метою підвищення об’єктивності та відтворюваності оцінки ступеня фіброзу печінки. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Гломозда Костянтин | проф., д.б.н., проф. каф. БМК Настенко Є. А. | Система диференціальної діагностики раку легень за даними компʼютерної томографії | Магістерська дисертація за темою «Система диференціальної діагностики раку легень за даними компʼютерної томографії» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Гломоздою Костянтином Юрійовичем зі спеціальності 122 «Компʼютерні науки» за освітньо- професійною програмою «Компʼютерні технології в біології та медицині» та складається зі вступу; чотирьох розділів (огляд сучасних систем диференціальної діагностики раку легень за даними компʼютерної томографії, засоби реалізації програмного застосунку для диференціальної діагностики раку легень, обґрунтування вибору технічних рішень для програмного застосунку для диференціальної діагностики раку легень, програмна реалізація та методика роботи програмного застосунку для диференціальної діагностики раку легень; розділу узагальнення результатів роботи); розділу зі стартап-проєкту; висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 142 джерела. Загальний обсяг роботи 120 сторінки. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Ситник Максим Валерійович | к.т.н., ст. викл. каф. Піднебесна Г. А. | Багатокритеріальний вибір комплектуючих персональних комп'ютерів у медичних закладах на основі методу Сааті | Магістерська дисертація за темою «Багатокритеріальний вибір комплектуючих персональних комп'ютерів у медичних закладах на основі методу Сааті» виконана студентом кафедри біомедичної кібернетики ФБМІ Ситником Максимом Валерійовичем зі спеціальності 122 «Комп’ютерні науки» за освітньо-професійною програмою «Комп’ютерні технології в біології та медицині» та складається зі: вступу; 3 розділів (Огляд літературних джерел та існуючих підходів, засоби реалізації та захисту, програмна реалізація та методика роботи програмного забезпечення), розділу зі стартап проєкту, висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 30. Загальний обсяг роботи 91 сторінка. Актуальність теми пов’язана із задачею створення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень при конфігурації комп'ютерного обладнання. Сучасний ринок комп'ютерної техніки характеризується експоненційним зростанням асортименту компонентів, складністю їх взаємодії та різноманітністю критеріїв оцінки якості. Традиційні методи підбору комплектуючих, що базуються на емпіричному досвіді або простому порівнянні характеристик, виявляються недостатньо ефективними для прийняття оптимальних рішень в умовах багатокритеріальності. Проблема ускладнюється необхідністю врахування множини взаємопов'язаних факторів. Окрім того, різні категорії користувачів мають різні пріоритети – від економії ресурсів до максимальної продуктивності, що вимагає гнучкого налаштування критеріїв відбору. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Лобунько Дмитро Олександрович | доцент, к.т.н., доц. каф. БМК Алхімова С.М. | Аналіз розрахунку зведених перфузійних параметрів за даними перфузійної томографії | У магістерській дисертації виконано аналіз методів розрахунку зведених перфузійних параметрів за даними перфузійної томографії з метою підвищення точності кількісного перфузійного аналізу. Розроблено програмний комплекс для обробки DICOM-зображень, який реалізує чисельні методи обчислення перфузійних параметрів на основі час-інтенсивнісність та час-концентрація кривих. У роботі досліджено вплив типу вхідної кривої та параметрів фільтрації, зокрема Гаусової фільтрації, медіанної фільтрації та фільтрації методом рухомого середнього, на точність отриманих перфузійних карт. Проведено кореляційний аналіз результатів із еталонними картами, отриманими методом деконволюції з використанням блочно-циркулянтного сингулярного розкладу. Показано, що використання час-концентрація кривих забезпечує вищу відповідність еталонним перфузійним картам порівняно з час-інтенсивність кривими. Встановлено, що помірна Гаусова фільтрація забезпечує оптимальний баланс між зменшенням шуму та збереженням форми сигналу, тоді як надмірна фільтрація призводить до зниження точності. Отримані результати можуть бути використані для підвищення відтворюваності та надійності кількісного перфузійного аналізу в клінічних і наукових застосуваннях. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Середенко Андрій Олександрович | доц. каф. БМК, к.т.н., доц. Федорін І.В. | Система прогнозування рівня проблемного використання Інтернету дітьми на основі фізичних показників | У магістерській роботі розглянуто проблему прогнозування рівня проблемного використання Інтернету дітьми, що є актуальною в умовах стрімкої цифровізації та зростання негативних психофізіологічних наслідків надмірної онлайн-активності. На відміну від традиційних підходів, які переважно ґрунтуються на суб'єктивних опитувальниках, у роботі запропоновано використання фізичних показників як об'єктивних індикаторів ризику проблемного використання Інтернету. Основну увагу приділено аналізу даних фізичної активності, сну та серцево-судинних параметрів у поєднанні з поведінковими та демографічними характеристиками. Для розв'язання поставленої задачі застосовано методи машинного навчання, проведено порівняльний аналіз базових, ансамблевих та нейромережевих моделей і обґрунтовано вибір фінальної конфігурації. На основі отриманих результатів реалізовано програмну систему прогнозування, що може бути використана для ранньої ідентифікації груп ризику. Практичне значення роботи полягає у можливості інтеграції розробленої системи в медичні, освітні та профілактичні платформи, а також у використанні фізичних даних як надійної основи для підтримки прийняття рішень. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Скуратова Анна Олексіївна | доцент, д.т.н. Зеленський Кирило Харитонович | Алгоритми моделювання просторово-часових процес ангіогенезу та інвазії злоякісних пухлин | У магістерській роботі розроблено математичну модель ангіогенезу та росту пухлини, яка описує просторово-часову динаміку пухлинних клітин, концентрації кисню, ангіогенних факторів і лікарських препаратів. Модель побудована на основі системи рівнянь у частинних похідних типу реакція–дифузія з урахуванням хемотаксису, проліферації клітин, деградації матриксу та впливу терапії. Для чисельного розв’язання використано метод скінченних різниць з контролем чисельної стійкості. Реалізація виконана у середовищі MATLAB з підтримкою двовимірної та тривимірної візуалізації результатів. Створений програмний продукт дозволяє аналізувати вплив параметрів мікросередовища на ріст пухлини, досліджувати сценарії з лікуванням і без нього та наочно відображати динаміку ангіогенезу. Отримані результати демонструють фізіологічно коректну поведінку системи й можуть бути використані для навчальних демонстрацій і попереднього наукового аналізу біомедичних процесів. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Лутченко Вікторія Геннадіївна | проф., д.б.н., к.т.н., проф. каф. БМК Настенко Є. А. | Система диференціальної діагностики захворювань легень методами машинного навчання | У магістерській дисертації розроблено та експериментально обґрунтовано радіомічний підхід до автоматизованої підтримки диференціальної діагностики станів легень за КТ-зрізами. Для цього сформовано послідовний конвеєр обробки даних, який охоплює імпорт DICOM, сегментацію легенів, обчислення текстурних ознак GLCM, GLDS, GLRLM і LBP, а також міжсайтову гармонізацію ознак на основі власної Python-адаптації методу RELIEF. На сформованому наборі ознак побудовано та валідовано моделі Logistic Regression, Random Forest, SVM, KNN, XGBoost і LightGBM, які застосовано до двох взаємопов’язаних задач: 4-класової класифікації (COVID-19, бактеріальна пневмонія, long-COVID, здорові легені) та бінарного виявлення ознак синдрому зникаючої легені. Результати тестування показали, що в мультикласифікації найкращі показники для мультиноміальної логістичної регресії становлять accuracy до 0,63 та F1-weighted до 0,64, тоді як у бінарній задачі найвищі метрики продемонструвала SVM (accuracy до 0,85 та F1-weighted до 0,83). Завершальним етапом роботи стала реалізація офлайн-десктопного застосунку «LungScan» з GUI та генерацією україномовного PDF-звіту, який підтримує роботу як з ансамблем, так і з окремими моделями, і забезпечує псевдонімізовану обробку даних. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Варійчук Анастасія Валентинівна | ст.викл. каф. біомедичної кібернетики (БМК) Бовсуновська Катерина Сергіївна | Система визначення пухлин головного мозку на основі аналізу медичних зображень | Актуальність теми. Своєчасне виявлення пухлин головного мозку є критично важливим для збереження життя пацієнтів. Використання методів глибинного навчання для автоматизованого аналізу МРТ та КТ-зображень дозволяє підвищити точність діагностики, зменшити кількість хибних висновків та скоротити час обробки даних. Розробка програмного забезпечення на основі сучасних нейронних мереж є актуальним завданням для медицини та ІТ. Мета дослідження. З’ясувати ефективність використання методів глибинного навчання для підвищення точності визначення пухлин головного мозку за медичними зображеннями. Об’єкт дослідження. Медичні зображення головного мозку, що використовуються для визначення пухлин. Предмет дослідження. Методи сегментації та класифікації пухлин на основі глибинних нейронних мереж. Методи дослідження. Попередня обробка даних, нормалізація інтенсивності, вирівнювання гістограм, аугментація зображень, балансування класів, сегментація зображень, класифікація зображень, оптимізація моделей. Практичне значення одержаних результатів. Створено прототип застосунку, який може бути інтегрований у системи підтримки прийняття медичних рішень та використаний лікарями-радіологами для підвищення точності діагностики. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Гуйван Ілля Юрійович | ст. викл. каф. БМК Аверьянова О.А. | Система розподілу запасів лікарських засобів у закладах охорони здоров`я України | Магістерська дисертація присвячена розробці та впровадженню інформаційної веб-системи розподілу запасів лікарських засобів у закладах охорони здоров’я України. Актуальність дослідження визначається потребою у підвищенні прозорості, керованості та оперативності процесів обліку медичних запасів в умовах обмеженого ресурсного забезпечення та фрагментованості наявних інформаційних рішень. Об'єктом дослідження виступають процеси управління запасами лікарських засобів, предметом — інформаційні процеси їхнього обліку, моніторингу та розподілу. У роботі здійснено аналіз сучасного стану медичної логістики та досвіду впровадження eLMIS-систем у міжнародній практиці. Запропоновано архітектурне рішення веб-системи з реалізацією основних функціональних модулів: моніторингу залишків, управління закупівлями та постачаннями, внутрішнього переміщення запасів, формування аналітичної та регламентної звітності. Інтеграція з національною інфраструктурою eHealth реалізована через застосування стандарту HL7 FHIR та механізмів автентифікації OAuth2. Практичну реалізацію виконано із застосуванням сучасних веб-технологій, що забезпечує масштабованість та інтероперабельність системи. Одержані результати можуть застосовуватися для підвищення ефективності управління медичними запасами на рівні окремих закладів та розподільчих центрів. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Бабкін Володимир Олексійович | професор каф. БМК доцент, д.т.н.Зеленський К. Х. | Використання технології комп’ютерного зору для відстеження фітнес-тренувань | Магістерська дисертація присвячена вирішенню актуальної науково-практичної задачі автоматизованого контролю якості виконання фізичних вправ у домашніх умовах та під час дистанційної реабілітації. Метою роботи є підвищення безпеки та ефективності тренувального процесу шляхом створення програмної системи «віртуальний тренер» на основі безконтактних технологій комп’ютерного зору. У ході дослідження обґрунтовано вибір технологічного стеку, що включає мову Python та бібліотеки MediaPipe, OpenCV і NumPy. Розроблено та програмно реалізовано систему «GymAI», здатну виконувати 3D-реконструкцію скелета людини з монокулярного відеопотоку звичайної веб-камери в реальному часі. Створено унікальні алгоритми та математичні моделі для аналізу біомеханічних параметрів рухів, які дозволяють не лише автоматично підраховувати кількість повторень, але й детестувати технічні помилки. Зокрема, реалізовано механізм виявлення компенсаторних рухів («чіттінгу») та оцінки стабільності корпусу завдяки аналізу Z-координати (глибини), що є перевагою над існуючими 2D-аналогами. Особливу увагу в роботі приділено інформаційній безпеці: архітектура системи побудована за принципом повної локальної обробки даних (on-device processing), що унеможливлює витік приватного відеоконтенту. Експериментальна верифікація підтвердила високу точність системи: 99% при підрахунку повторень та 94% при класифікації помилок. Обґрунтовано економічну доцільність розробки та представлено стартап-проєкт для її комерціалізації на ринку FitnessTech. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Штих Іван Миколайович | професор кафе. бомедичної кібернетики доцент, д.т.н. Зеленський Кирило Харитонович | Моделювання алгоритмів програмного керування імунотерапією злоякісних пухлин | . Імунотерапія злоякісних пухлин має високу вартість та варіабельність її сприйняття пацієнтів і ризик токсичності, що вимагає науково обґрунтованої оптимізації режимів лікування. Використання принципу максимуму Понтрягіна в моделі програмного керування дає чіткі необхідні умови оптимальності та структурні характеристики керувань, дозволяє синтезувати раціональні графіки введення препаратів під клінічні обмеження, мінімізувати побічні ефекти й підвищити ефективність терапії, а також підтримує персоналізацію лікування на основі індивідуальних параметрів і даних спостережень. Через це і було прийнято рішення обрати саме таку тему дослідження Мета і задачі дослідження. Метою роботи є покращення роботи з навчально-дослідницьким моделюванням біологічних процесів, зокрема програмного керування імунотерапією злоякісних пухлин, за допомогою математичної моделі та принципу максимуму Понтрягіна; можливість отримати високих показників точності у відтворенні динаміки пухлинно-імунної системи та синтезі оптимальних керувань за допомогою непрямих методів оптимізації, адаптивних схем чисельної інтеграції та калібрування параметрів на основі літературних даних.. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Терещенко Данило Сергійович | Проф. каф. БМК Кучанчький О.Ю. | Система оцінювання стану сонливості людини на основі гібридного аналізу відеоданих | Робота системи моніторингу сонливості базується на поетапній обробці вхідного відеопотоку зі стандартної вебкамери в реальному часі. На кожному кадрі виконується детекція обличчя та визначення ключових орієнтирів за використанням алгоритму MediaPipe FaceMesh, який дозволяє отримати точні координати точок очей та рота незалежно від положення голови та зовнішніх умов. На основі отриманих орієнтирів обчислюються геометричні показники EAR та MAR, що характеризують ступінь відкриття очей та стан ротової щілини. Паралельно з цим фрагмент зображення очей подається на згорткову нейронну мережу, яка виконує класифікацію стану очей на «відкриті» та «закриті». Результати геометричного аналізу та CNN-класифікації об’єднуються в єдиний гібридний показник, що забезпечує вищу стійкість системи до помилок та змін зовнішніх умов. Уся обробка виконується локально без передачі даних, що гарантує конфіденційність та стабільність роботи незалежно від інтернет-з’єднання. | Переглянути |
| ЗК-41мп | Шибрук Олександр Андрійович | доц., к.т.н., доц. каф. БМК Федорін І. В. | Діагностика нейродегенеративних захворювань засобами глибокого навчання | Тема та актуальність Нейродегенеративні захворювання — хвороба Альцгеймера, Паркінсона та боковий аміотрофічний склероз — є однією з найгостріших медичних проблем сучасності. Мільйони людей у всьому світі страждають від цих патологій, які характеризуються прогресуючою та незворотною втратою когнітивних і моторних функцій. Ключова складність полягає в тому, що клінічні прояви захворювань з'являються лише на пізніх стадіях, коли ураження нейронів вже неможливо зупинити. Традиційні діагностичні методи — МРТ, КТ, нейропсихологічні тести — потребують значних ресурсів, залежать від суб'єктивної оцінки фахівця та часто не забезпечують достатньо раннього виявлення патології. Саме тому розробка автоматизованих систем діагностики на основі методів глибокого навчання є надзвичайно актуальною задачею, що здатна суттєво покращити якість медичної допомоги. Застосування сучасних нейронних мереж відкриває принципово нові можливості: автоматизовані моделі здатні виявляти приховані закономірності у медичних зображеннях та клінічних показниках, формувати об'єктивні прогнози та значно скорочувати час від отримання даних до встановлення діагнозу. Кількість досліджень у цій галузі зросла майже на порядок за 2014–2019 роки, що підтверджує стрімке зростання інтересу наукової спільноти до даної проблематики. Мета та завдання Метою роботи є покращення точності прогнозування нейродегенеративних захворювань шляхом створення інтегрованого програмного застосунку, що забезпечує діагностику хвороби Альцгеймера, Паркінсона та бокового аміотрофічного склерозу з використанням нейронних мереж. Для досягнення цієї мети було вирішено низку конкретних завдань: проведено критичний аналіз існуючих програмних рішень та виявлено їх обмеження, підготовлено медичні датасети з очищенням, нормалізацією та аугментацією даних, розроблено та оптимізовано три спеціалізовані нейромережеві архітектури, виконано їх навчання та валідацію на основі понад 30 експериментів для кожної моделі, а також інтегровано всі компоненти в єдиний веб-застосунок із зручним інтерфейсом. Аналіз існуючих рішень Проведений аналіз програмних продуктів для діагностики нейродегенеративних захворювань виявив суттєві обмеження наявних рішень. NeuroQuant від CorTechs Labs має FDA-схвалення та точність понад 95%, проте орієнтований виключно на діагностику Альцгеймера і коштує $500–10,000+ за використання. FreeSurfer є безкоштовним академічним інструментом, але вирізняється надзвичайною складністю встановлення та використання. Brain Baseline забезпечує швидку хмарну обробку, однак має обмежену клінічну валідацію. Жодна з розглянутих платформ не підтримує комплексну діагностику всіх трьох захворювань в єдиному інтерфейсі, що і стало головним мотивом для розробки нового рішення. Технологічний стек та датасети Основною мовою розробки обрано Python завдяки розвиненій екосистемі бібліотек для машинного навчання та можливості безкоштовного доступу до GPU через Google Colab. Використано TensorFlow 2.13 та Keras для побудови нейронних мереж, NumPy та pandas для обробки даних, Pillow для роботи із зображеннями, scikit-learn для розрахунку метрик класифікації, imbalanced-learn для балансування класів методом SMOTE. У процесі розробки виникали конфлікти версій бібліотек, зокрема несумісність NumPy 1.25+ з TensorFlow 2.13, що вирішувалось поверненням до стабільних конфігурацій. Для навчання моделей залучено три відкриті медичні датасети. Датасет OASIS-3 містить більше 1000 МРТ-зображень головного мозку у форматі PNG (224×224 пікселі), розподілених на чотири класи відповідно до стадій хвороби Альцгеймера. Parkinson's Disease Data з OpenNeuro включає T1- та T2-зважені МРТ-скани підкіркових структур мозку пацієнтів з Паркінсоном та контрольної групи. ALS Dataset Minsk2020 містить акустичні параметри тривалих голосних фонацій пацієнтів із БАС — 50 клінічних показників для кожного учасника — та є збалансованим між групами хворих та здорових. Модель діагностики хвороби Альцгеймера Для діагностики хвороби Альцгеймера розроблено власну згорткову нейронну мережу VGG-подібного типу з чотирма блоками із конфігурацією фільтрів 32–64–128–256. Кожен блок включає дві згортки 3×3, батч-нормалізацію після кожного згорткового шару, субдискретизацію MaxPooling 2×2 та Dropout для регуляризації. Класифікаційна частина використовує Global Average Pooling замість традиційних повнозв'язних шарів, що радикально скоротило кількість параметрів класифікатора з понад 100 мільйонів до менше 1 мільйона. Загальна кількість параметрів моделі становить 28 мільйонів — на 38% менше порівняно з аналогами при кращій точності. Застосовано диференційовану стратегію Dropout: коефіцієнт 0.25 для згорткових блоків зберігає просторові ознаки, тоді як більш агресивні значення 0.5 та 0.3 застосовуються до класифікаційних шарів. Адаптивне управління швидкістю навчання реалізоване через ReduceLROnPlateau з коефіцієнтом зменшення 0.33 та EarlyStopping з patience 10 епох. Для пояснення рішень моделі впроваджено метод Grad-CAM, що візуалізує області МРТ-зображення, які найбільше впливають на класифікацію. Після проведення понад 30 оптимізаційних експериментів модель досягла валідаційної точності 97.56% при тренувальній 96.14% та overfitting gap лише 2.56%. Порівняно з базовою п'ятиблоковою архітектурою, яка демонструвала gap 14%, це є суттєвим покращенням узагальнювальної здатності. Модель діагностики хвороби Паркінсона Для діагностики хвороби Паркінсона застосовано підхід transfer learning з огляду на обмежений розмір датасету (близько 200 зображень), що недостатньо для навчання глибокої мережі з нуля. Проведено систематичний порівняльний аналіз трьох архітектур — VGG16, ResNet50 та InceptionV3 — на ідентичних даних та в однакових умовах навчання. VGG16 показала найкращі результати: валідаційну точність 86.4%, найнижчий overfitting gap 2.1%, найшвидший час навчання 4 хвилини на епоху та найстабільнішу конвергенцію з коливаннями метрик σ < 1.2%. ResNet50 продемонструвала нижчу точність 84.8% при вдвічі більших часових витратах, оскільки residual connections не дають переваги на обмежених датасетах. InceptionV3 показала найнижчу точність 83.5% та найвищу нестабільність навчання (σ ≈ 2.8%). Реалізовано інноваційну двоетапну стратегію fine-tuning. На першому етапі навчається лише класифікаційна голова при заморожених базових шарах із швидкістю навчання 0.0001. На другому — розморожуються останні чотири шари VGG16, а швидкість навчання зменшується вдесятеро до 0.00001 для запобігання катастрофічному забуванню предтренованих ознак. Оптимізована класифікаційна голова включає GAP → BatchNorm → Dense(512) → Dropout(0.5) → BatchNorm → Dense(256) → Dropout(0.4) → Output. Контрольована аугментація даних виключила вертикальне відображення як клінічно невірогідне для асиметрії рухових тестів, що підвищило точність на 1.6%. Модель досягла ROC-AUC 0.867 з збалансованою чутливістю 86.7% та специфічністю 86.1%. Модель діагностики БАС Для діагностики бокового аміотрофічного склерозу розроблено глибоку повнозв'язну нейронну мережу воронкоподібної архітектури 64–32–16 нейронів для роботи з табличними клінічними показниками голосу. Важливим науковим внеском стало виявлення та виправлення поширеної методологічної помилки data leakage: застосування SMOTE до розділення датасету на тренувальну та тестову вибірки давало штучно завищену точність 95.1%, оскільки синтетичні зразки, згенеровані на основі валідаційних даних, потрапляли у тренувальну вибірку. Після виправлення — SMOTE виключно на тренувальній вибірці після розділення — чесна оцінка склала 87.50%. Фінальна модель V4 поєднує комплексну синергічну регуляризацію: L2 з λ=0.01 контролює величину ваг, BatchNormalization стабілізує розподіл активацій, диференційований Dropout 0.4–0.4–0.3 забезпечує стохастичну регуляризацію, а Gradient Clipping з нормою 1.0 усуває нестабільність, спричинену екстремальними значеннями акустичних параметрів. Вибір StandardScaler замість RobustScaler підвищив точність на 5.2% завдяки узгодженості з ініціалізацією He Normal. Малий batch size 16 забезпечує імпліцитну регуляризацію через стохастичність градієнтів. Результатом стала валідаційна точність 87.50% при унікальному негативному overfitting gap –3.56%, коли валідаційна точність перевищує тренувальну, що є ознакою відмінної генералізації. Порівняльний аналіз та інтегральна оцінка Розроблені моделі порівнювалися з найкращими існуючими рішеннями за інтегральним показником якості, що враховує точність класифікації, узагальнювальну здатність, обчислювальну ефективність та методологічну коректність. Модель діагностики Альцгеймера показала покращення на 9.1% порівняно з аналогами при одночасному зменшенні часу навчання на 42% та часу inference до 0.8 секунди на зображення. Модель Паркінсона досягла найбільшого методологічного покращення у 9.2% завдяки двоетапній стратегії fine-tuning. Модель БАС продемонструвала покращення на 10.5% завдяки виправленню data leakage та комплексній регуляризації. Програмна реалізація та веб-інтерфейс Всі три моделі інтегровано в єдиний веб-застосунок на базі бібліотеки Gradio. Інтерфейс дозволяє завантажувати МРТ-зображення для діагностики Альцгеймера та Паркінсона або вводити акустичні клінічні параметри для БАС. Результати відображаються у трьох форматах: короткий текстовий висновок із рівнем впевненості, графік розподілу ймовірностей між класами із кольоровим кодуванням (зелений — норма, червоний — патологія) та детальний медичний звіт із рекомендаціями щодо консультації фахівця. Реалізовано систему checkpoint-відновлення навчання, що виявилась критично важливою при роботі у безкоштовному середовищі Google Colab з обмеженим часом GPU-сесії. Усі моделі збережено у форматі HDF5 разом із JSON-метаданими для подальшої інтеграції у клінічні інформаційні системи. Практична значущість та перспективи Розроблена система може застосовуватись як допоміжний інструмент первинного скринінгу в медичних закладах, скорочуючи час діагностики та знижуючи залежність від суб'єктивної оцінки лікаря. Час обробки одного МРТ-зображення складає 0.8–2.1 секунди, що дозволяє проводити масовий скринінг великих когорт пацієнтів. На відміну від існуючих комерційних рішень вартістю $500–10,000+, запропонована платформа є першою, що об'єднує діагностику трьох захворювань в єдиному інтерфейсі на відкритому технологічному стеку. Перспективами розвитку є розширення на інші неврологічні захворювання, інтеграція з електронними медичними записами через протоколи HL7 FHIR та DICOM, впровадження механізмів explainable AI для підвищення довіри лікарів, а також адаптація до мобільних платформ для телемедичних застосувань. На основі розробки сформовано бізнес-модель стартапу NeuroAI Diagnostics із SaaS-монетизацією, що передбачає зростання ARR від $312 тис. у перший рік до $8.95 млн на п'ятий рік. Глобальний ринок діагностики нейродегенеративних захворювань оцінюється у $8.2 млрд у 2024 році з прогнозованим зростанням до $15.8 млрд до 2030 року при CAGR 11.4%. | Переглянути |
2024
| Група | Студент | Тема атестаційної роботи / магістерської дисертації | Науковий керівник |
| ЗК-31мп | Благий Дмитро Гел`єнович | Комп’ютерне моделювання процесів виникнення і росту злоякісних утворень | проф.каф. БМК, д.т.н., доц. Зеленский К.Х. |
| ЗК-31мп | Брюховецький Михайло Вікторович | Система підтримки прийняття рішень для медичного консультування на основі генеративних мовних моделей | проф.каф. БМК, д.т.н., доц. Кучанський О.Ю.. |
| ЗК-31мп | Дутченко Микита Тимофійович | Застосунок для прогнозування перебігу хвороби | проф.каф. БМК, д.т.н., доц. Зеленский К.Х. |
| ЗК-31мп | Кравчук Олена Анатоліївна | Мобільний застосунок для інтерактивного навчання та перевірки знань студентів медичних навчальних закладів | ст.викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. |
| ЗК-31мп | Кройс Назарій Іванович | Реконструкція тривимірної моделі структур серця на основі аналізу двовимірних ультразвукових зображень | доц.каф. БМК, к.т.н., доц. Федорін І.В. |
| ЗК-31мп | Марочканич Денис Романович | Застосунок для оптимального керування дозами ліків при лікуванні раку | проф.каф. БМК, д.т.н., доц. Зеленский К.Х. |
| ЗК-31мп | Олексенко Ілля Олегович | Програмний застосунок для виявлення патології легень у знімках комп’ютерної томографії | проф.каф. БМК, д.б.н., проф. Настенко Є.А. |
| ЗК-31мп | Онищук Ярослав Олександрович | Інформаційна система для виявлення пухлин головного мозку на основі магнітно-резонансної томографії | проф.каф. БМК, д.м.н., проф. Коваленко О.С. |
| ЗК-31мп | Подиман Ангеліна Олександрівна | Моделювання кровотоку еластичних артеріальних судин | доц.каф. БМК, к.ф-м.н., доц. Рудніков Є.Г. |
| ЗК-31мп | Савченко Ангеліна Романівна | Інформаційна система представлення, обробки і перекладу мови жестів | доц.каф. БМК, к.т.н., доц. Федорін І.В. |
| ЗК-31мп | Семчук Олег Олександрович | Прогнозування залежності якості сну від денної активності та дієти | доц.каф. БМК, к.т.н., доц. Федорін І.В. |
| ЗК-31мп | Сердеченко Іван Сергійович | Програмний застосунок для моделювання вмісту глюкози в крові при діабеті | проф.каф. БМК, д.т.н., доц. Зеленский К.Х. |
| ЗК-31мп | Слободянюк Олександр Сергійович | Програмний застосунок для діагностики раку легень | ст.викл. каф. БМК Кисляк С.В. |
| ЗК-31мп | Станіславський Юрій Владиславович | Мобільний застосунок для класифікації цифрових зображень на прикладі шкірних новоутворень | проф.каф. БМК, д.т.н., доц. Кучанський О.Ю.. |
| ЗК-31мп | Стрембіцька Анастасія Андріївна | Мобільний застосунок для обробки медичних даних | проф.каф. БМК, д.м.н., проф. Коваленко О.С. |
| ЗК-31мп | Сурженко В`ячеслав Олександрович | Програмний застосунок для стабілізації емоційного стану людей зі стресовими розладами | ст.викл. каф. БМК, к.т.н. Піднебесна Г.А. |
| ЗК-31мп | Усач Андрій Олександрович | Мобільний застосунок для супроводу реабілітації осіб з порушеннями психічного стану внаслідок травматичних подій | доц. каф. БМК, к.т.н., доц. Павлов В.А. |
| ЗК-31мп | Фіртич Богдан Вадимович | Аналіз впливу фільтрації вхідного сигналу зображень на точність результатів класифікації нейромереж | ст.викл. каф. БМК Бовсуновська К.С. |
| ЗК-31мп | Харін Максим Олександрович | Мобільний додаток «Щоденник Здоров’я» | доц.каф. БМК, к.т.н., доц. Кравченко О.В. |
| ЗК-31мп | Чабан Софія Олександрівна | Автоматизована інформаційна система управління персоналом для закладів охорони здоров’я | проф.каф. БМК, д.т.н., доц. Кучанський О.Ю.. |
| ЗК-31мп | Шкепаст Марко Вадимович | Програмний застосунок для діагностики бактеріальної пневмонії та COVID-19. Класифікація знімків комп’ютерної томографії | проф.каф. БМК, д.б.н., проф. Настенко Є.А. |
| ЗК-31мп | Юхимюк Роман Юрійович | Дослідження ефективності різних нейронних мереж для діагностики бактеріальної пневмонії та COVID-19 | проф.каф. БМК, д.б.н., проф. Настенко Є.А. |
| ЗК-31мп | Янковенко Андрій Олександрович | Інформаційна система аналізу зображень кістково-м’язової тканини дітей | ст.викл. каф. БМК, к.т.н. Гладка М.В. |
2023
| Группа | ПІБ студента | Тема атестаційної роботи / магістерської дисертації до наказу | Науковий керівник |
| БС-11мп | Алієв Ельдар Ігорович | Система діагностики тромбоемболії легеневої артерії за даними комп‘ютерної томографії органів грудної клітини | Городецька О.К доцент каф. БМК, к.т.н., |
| БС-11мп | Атамась Віталій Вікторович | Система аналізу асиметрії КТ-зображень для удосконалення процедур виявлення патології | Настенко Є.А., зав. каф. БМК, д.б.н., проф. |
| БС-11мп | Ворончук Назарій Сергійович | Онлайн система моніторингу здоров’я та взаємодії лікаря з пацієнтом | Коваленко О.С. проф. каф. БМК, проф., д.м.н. |
| БС-11мп | Дьомін Богдан Олександрович | Мобільний застосунок системи електронної звітності академічної успішності студентів | Коваленко О.С. проф. каф. БМК, проф., д.м.н. (конс. Аверьянова О.А., ст. викл. каф. БМК) |
| БС-11мп | Дюмін Олексій Дмитрович | Використання методів глибинного навчання для визначення зони уваги на Т2-зважених зображеннях перфузійної МРТ | Алхімова С.М., доцент каф. БМК, к.т.н. |
| БС-11мп | Єфремова Софія Валеріївна | Система визначення стану хворих на ювенільний ревматоїдний артрит у віддаленому періоді | Городецька О.К доцент каф. БМК, к.т.н., |
| БС-11мп | Іванішин Іван Володимирович | Система детекції та розпізнавання облич за допомогою методу k – найближчих сусідів | Бовсуновська К.С., ст. викл. каф. БМК |
| БС-11мп | Іванченко Аліна Сергіївна | Класифікація гістологічних знімків пухлин молочної залози на основі локальної порогової бінаризації та машинного навчання | Добровська Л.М. доцент каф. БМК, к.п.н., доцент |
| БС-11мп | Климчук Марія Ігорівна | Розроблення веб-сервісу діагностики ракових захворювань шкіри, із застосуванням методів машинного навчання | Сердаковський В.С. ст. викл. каф. БМК |
| БС-11мп | Ле Дай Зионг | Програмне забезпечення для визначення факторів проблем з ментальним здоров’ям у студентів | Городецька О.К доцент каф. БМК, к.т.н., |
| БС-11мп | Левчик Лілія Олександрівна | Діагностичні алгоритми для визначення генетичних мутацій ракових пухлин методами аналізу медичних текстів | Павлов В.А. доцент каф. БМК, к.т.н., доцент |
| БС-11мп | Нерус Владислав Миколайович | Нейронна мережа для виявлення відхилень грудної клітини на рентгенівських знімках | Настенко Є.А., зав. каф. БМК, д.б.н., проф. |
| БС-11мп | Нікітін Віктор Олексійович | Визначення типу біологічних тканин за допомогою машинного навчання | Настенко Є.А., зав. каф. БМК, д.б.н., проф. (конс: Дубко А.Г., доц. увф. БМІ, доц., к.т.н.) |
| БС-11мп | Рагулін Вадим Миколайович | Математичне моделювання інфекційного захворювання гепатиту С | Зеленський К.Х. доц. каф. БМК, доцент, д.т.н. |
| БС-11мп | Сазонова Катерина Максимівна | Автоматичне визначення функції артеріального притоку на перфузійних зображеннях | Алхімова С.М., доцент каф. БМК, к.т.н. |
| БС-11мп | Самоловов Євгеній Геннадійович | Оптимальне управління противірусним лікування ВІЛ-інфекції | Зеленський К.Х. доц. каф. БМК, доцент, д.т.н. |
| БС-11мп | Тунда Ілля Сергійович | Розробка підсистеми лікарської інтернет-консультації | Коваленко О.С. проф. каф. БМК, проф., д.м.н. |
| БС-11мп | Шевага Діана Олександрівна | Програмний додаток моніторингу рівня стресу | Городецька О.К доцент каф. БМК, к.т.н., |
| БС-11мп | Щур Віталій Євгенійович | Математичне моделювання процесів виникнення і росту пухлин та засобів лікування організму | Зеленський К.Х. доц. каф. БМК, доцент, д.т.н. |
| БС-11мп | Юрочкін Владислав Володимирович | Ідентифікація та аналіз дрібновогневих уражень на МРТ головного мозку | Павлов В.А. доцент каф. БМК, к.т.н., доцент |
2022
| Группа | ПІБ студента | Тема атестаційної роботи / магістерської дисертації до наказу | Науковий керівник |
| БС-01мп | Гричанюк Іван Олегович | Програмний додаток для сегментації сітківки | Носовець О.К доцент каф. БМК, к.т.н., |
| БС-01мп | Заболотна Анастасія Вікторівна | Навчальна платформа для вивчення фронтенд розробки | Носовець О.К доцент каф. БМК, к.т.н., |
| БС-01мп | Іванова Яна Олегівна | Класифікація стадій сну з використанням безконтактного біосенсора на основі нейронної мережі CNN-LSTM | Федорин І.В. доц. каф. БМК, доцент, к.ф-м.н. |
| БС-01мп | Ілюшик Тарас Сергійович | Класифікація гістологічних зображень раку простати | Носовець О.К доцент каф. БМК, к.т.н., |
| БС-01мп | Коваленко Максим Владиславович | Сценарії використання технології відстежування обличчя на основі методу гістограм орієнтованих градієнтів | Соломін А.В. доц. каф. БМІ, к.ф.-м.н. |
| БС-01мп | Кожара Катерина Миколаївна | Дослідження ефективності критеріїв відбору у алгоритмі первинної селекції ознак в задачі класифікації патології печінки | Павлов В.А. доцент каф. БМК, к.т.н., доцент |
| БС-01мп | Кочкарьов Сергій Вадимович | Використання перетворення Гільберта-Хуанга для аналізу серцевої аритмії | Зеленський К.Х. доцент каф. БМК, доцент, д.т.н. |
| БС-01мп | Музика Ярина Василівна | Моделі оцінювання артеріального тиску за пальцевою фотоплетизмограмою на смартфоні | Файнзільберг Л.С. професор каф. БМК, проф., д.т.н. |
| БС-01мп | Петруніна Олена Олександрівна | Класифікація ішемічної хвороби серця через гармонійні моделі текстури зображення ехокардіографії | Настенко Є.А. зав. каф. БМК, д.б.н., проф., (конс. Павлов В.А. доцент каф. БМК, к.т.н., доцент) |
| БС-01мп | Руденко Артем Віталійович | Система біометричної ідентифікації користувачів із застосуванням генетичного алгоритму | Добровська Л.М. доцент каф. БМК, к.п.н., доцент (конс. Федорин І.В.доцент каф. БМК, к.ф-м.н., доцент) |
| БС-01мп | Соловей Богдан Анатолійович | Система вилучення описового тексту з фотографій клінічних документів, реферування та виділення ключових слів | Добровська Л.М. доцент каф. БМК, к.п.н., доцент (конс. Федорин І.В.доцент каф. БМК, к.ф-м.н., доцент) |
| БС-01мп | Фомін Ярослав Володимирович | Побудова математичної моделі противірусної імунної відповіді на вірус гепатиту B | Зеленський К.Х. доцент каф. БМК, доцент, д.т.н. |
| БС-01мп | Харченко Наталя Сергіївна | Розроблення мобільного додатоку для діагностики хвороби Паркінсона за зображенням спіралі Архімеда | Сердаковський В.С. ст. викл. каф. БМК |
| БС-01мп | Шаріпов Максим Олександрович | Розроблення медичної інформаційної системи для реалізації механізму реімбурсації в Україні | Коваленко О.С. проф. каф. БМК, проф., д.м.н. (конс. Давидько О.Б., ас. каф. БМК) |
| БС-01мп | Шерберг Олександр Володимирович | Електронна медична карта пацієнта на основі блокчєйн технологій | Соломін А.В. доц. каф. БМІ, к.ф.-м.н. |
| БС-01мп | Шулигін Дмитро Едуардович | Розроблення алгоритму порівняння двох зразків для аналізу медичних зображень паренхіматозних органів | Настенко Є.А., зав. каф. БМК, д.б.н., проф. |
2021
2020
| Группа | ПІБ студента | Тема атестаційної роботи / магістерської дисертації до наказу | Науковий керівник |
| БС-81мп | Гулін Іван Леонідович | Побудова розподіленої інформаційної інфраструктури для електронної охорони здоров’я (backend) | Коваленко О.С. , проф., д.м.н. |
| БС-81мп | Дубінін Данило Дмитрович | Інтелектуальний особистий помічник клієнт-серверної платформи для віртуальної взаємодії пацієнтів з лікарем | Файнзільберг Л.С., проф. |
| БС-81мп | Завражний Дмитро Костянтинович | Побудова розподіленої інформаційної інфраструктури для електронної охорони здоров’я (frontend) | Коваленко О.С. , проф., д.м.н. |
| БС-81мп | Знакомський Ігорь Владиславович | Обробка медичних зображень для ідентифікації хребців на основі алгоритму ефективної сегментації зображень. | Якимчук В.С., доц., к.т.н. |
| БС-81мп | Золкіна Вероніка Олександрівна | Аналіз ефективності методів класифікації в задачі прогнозування ускладнень після операції протезування аортального клапана серця | Павлов В.А., доц., к.т .н. (конс. Настенко Є.А., с.н.с., д.б.н., зав каф.) |
| БС-81мп | Кияниця Валентин Володимирович | Інформаційна система для оптимізації розкладу та шляху обходу пацієнтів сімейним лікарем | Яковенко А.В., доц., к.т.н. |
| БС-81мп | Кожемякіна Олександра Володимирівна | Автоматичний універсальний аналізатор для електрокардіографічних сигналів | Носовець О.К. доц., к.т.н. |
| БС-81мп | Конюх Анастасія Анатоліївна | Розробка системи оцінювання складності поведінки біологічних сигналів | Настенко Є.А., с.н.с., д.б.н., зав каф. |
| БС-81мп | Кравченко Анастасія Сергіївна | Прототип єдиної онкологічної інформаційно-аналітичної системи в Україні | Носовець О.К. доц., к.т.н. |
| БС-81мп | Кулешов Владислав Олексійович | Аналіз побудови траєкторії руху CUSUM фільтра для визначення зони перфузії на Т2-зважених МРТ зображеннях | Алхімова С.М., доц., к.т.н. |
| БС-81мп | Рубана Юрія Ігоровича | Методи класифікації цифрових зображень опіків людей з використанням нейронних мереж | Якимчук В.С., доц., к.т.н. |
| БС-81мп | Слюсар Світлана Вікторівна | Проблема автоматизації визначення зони уваги в перфузійних магнітно-резонансних дослідженнях | Алхімова С.М., доц., к.т.н. |
| БС-81мп | Федоренко Руслан Миколайович | Регуляція кровотоку за допомогою оксиду азоту в тонкостінній артерії | Зеленский К.Х., доц, к.т.н. |
| БС-81мп | Цирюк Владислав Анатолійович | Аналіз електроенцефалограм із застосуванням Вейвлет-перетворень | Зеленский К.Х., доц, к.т.н. |
2019
| Группа | ПІБ студента | Тема атестаційної роботи | Науковий керівник |
| БС-71мп | Андрєєв Арсеній Ігорович | Методи розпізнавання, що грунтуються на застосуванні згорточних нейронних мереж | Зеленський К.Х. доц., к.т.н. |
| БС-71мп | Бабенко Дмитро Андрійович | Розробка структури мобільного додатку для медичної практики. Розробка Web додатку | Коваленко О.С. , проф., д.м.н. |
| БС-71мп | Ведмідь Дмитро Ігорович | Математичне моделювання руху крові в судинах з патологіями | Зеленський К.Х. , доц., к.т.н. |
| БС-71мп | Войник Богдан Олексійович | Комп’ютерна система для визначення функціонального стану кровообігу студентів | Настенко Є.А., с.н.с., д.б.н., зав каф. БМК (конс. Носовець О.К., доц., к.т.н.) |
| БС-71мп | Давидько Олександр Богданович | Оптимізація станів біологічних об’єктів в класі задач лінійного та змішано-цілочисельного лінійного программування | Павлов В.А. , доц., к.т.н. |
| БС-71мп | Демченко Юлія Сергіївна | Автоматизована система аналізу сигналів електрохімічних сенсорів | Якимчук В.С., доц., к.т.н. |
| БС-71мп | Касіян Вероніка Вікторівна | Система класифікації післяопераційних ускладнень за допомогою технологій Big Data | Коваленко О.С. , проф., д.м.н. (конс. Яковенко А.В., доц. к.т.г.) |
| БС-71мп | Ковтун Максим Романович | Додаток для визначення раціону харчування та відстеження активності на платформі ОС IOS | Якимчук В.С., доц., к.т.н. |
| БС-71мп | Корзін Семен Сергійович | Система моніторингу та масштабування обробки великих масивів даних | Якимчук В.С., доц., к.т.н. (конс. Носовець О.К., доц., к.т.н.) |
| БС-71мп | Міхо Іван Іванович | Моделювання нестаціонарної течії та масообміну артерії зі стенозом | Зеленський К.Х., доц., к.т.н. |
| БС-71мп | Новохатня Олександра Сергіївна | Методи оцінки віддалених наслідків у хворих після лікування раку передміхурової залози | Носовець О.К., доц., к.т.н. |
| БС-71мп | Поморська Діана Володимирівна | Інформаційна технологія навчання методикам відновлення організму в домашніх умовах | Файнзільберг Л.С., проф., д.т.н. |
| БС-71мп | Пономаренко Павло Вячеславович | Медична інформаційна система для аналізу стану пацієнтів з використанням технології блокчейн | Яковенко А.В., доц., к.т.н. |
| БС-71мп | Синдецька Вікторія Ігорівна | Розробка структури мобільного додатку для медичної практики. Розробка Android додатку | Коваленко О.С. , проф., д.м.н. |
| БС-71мп | Сорока Анастасія Ярославівна | Інформаційна система легеневих ускладнень після лікування дітей з вродженими вадами серця | Яковенко А.В., доц., к.т.н. |
| БС-71мп | Фіняк Галина Іванівна | Мобільна інформаційна система обміну та зберігання цифрових медичних зображень | Коваленко О.С. , проф., д.м.н. |
| БС-71мп | Хімічук Андрій Юрійович | Програмний продукт для класифікації діабетичної ретинопатії на основі згорткових нейронних мереж | Добровська Л.М., доц., к.п.н. |
| БС-71мп | Хоміцевич Микита Володимирович | Алгоритми причино-наслідкового аналізу динамічних процесів представлених дискретними моделями | Павлов В.А., доц., к.т.н. (конс. Яковенко А.В., доц., к.т.н.) |
| БС-71мп | Ященко Микола Сергійович | Розробка покращеного алгоритму SIFT для порівняння зображень судинної системи | Настенко Є.А., с.н.с., д.б.н., зав каф. БМК |
Освітній рівень магістрів-науковців
2026
| Група | Студент | Керівник | Тема ДР | Опис | Матеріали |
|---|---|---|---|---|---|
| ЗК-41мн | Порхало Денис Федорович | проф. каф. БМК, д.т.н. Кучанський О. Ю. | Метод мультимодального глибокого навчання з механізмами уваги для прогнозування чутливості пухлин до протипухлинних препаратів | Магістерська дисертація присвячена розробці методу мультимодального глибинного навчання з механізмами уваги для прогнозування чутливості пухлин до протипухлинних препаратів. Розроблено фреймворк BCN, що інтегрує попередньо навчену хімічну мовну модель ChemBERTa, граф-нейронну мережу GATv2 та модуль мультиголової перехресної уваги. Фреймворк забезпечує імовірнісний вихід через функцію Gaussian Negative Log-Likelihood, що дозволяє отримувати оцінку невизначеності для кожного прогнозу без використання ансамблевих методів. Оцінювання проводилось за протоколом Drug Split на 10 незалежних запусках на датасеті GDSC2 (194 467 пар препарат–клітинна лінія) та крос-датасетну валідацію на GDSC1. BCN досягає Pearson r = 0,523 ± 0,104 – статистично еквівалентного результату порівняно з базовими моделями DeepCDR, GraphDRP та MLP. Абляційне дослідження підтвердило ключову роль модуля Cross-Attention (Δr = +0,030). Ваги перехресної уваги стабільно виділяють фармакофорні фрагменти молекул, що забезпечує інтерпретованість прогнозів. | Переглянути |
| ЗК-41мн | М'який Олександр Олегович | проф. каф. БМК, д.т.н., Зеленський К. Х. | Розробка алгоритмів керування зі зворотним зв’язком лікування захворювання на гепатит Б та С | Магістерська дисертація присвячена розробці алгоритмів керування зі зворотним зв’язком для лікування захворювання на гепатит Б та С. В умовах високої токсичності стандартної терапії гостро постає потреба у персоналізованих стратегіях. Метою роботи є створення математичного та програмного комплексу для оптимального керування лікуванням, що забезпечує баланс між швидкістю знищення вірусу та рівнем медикаментозного навантаження на пацієнта. У процесі дослідження розроблено нелінійну математичну модель (розширена модель Ноймана), яка описує взаємодію здорових гепатоцитів, інфікованих клітин і віріонів під впливом комбінованої терапії інтерфероном та рибавірином. Для синтезу закону керування застосовано метод на основі рівняння Ріккаті, залежного від стану (SDRE), із використанням SDC-параметризації. Такий підхід дає змогу повністю зберегти нелінійність об'єкта та динамічно адаптуватися до стану хворого. Створено програмний комплекс мовою C для ітераційного чисельного розв'язання задачі. Здобуті результати дозволяють автоматизувати розрахунок індивідуальних доз противірусних препаратів. Це значно мінімізує ризики інтоксикації та підвищує ймовірність повного одужання, створюючи надійну базу для впровадження систем підтримки медичних рішень. | Переглянути |
| ЗК-41мн | Цимбалюк Олексій Анатолійович | к.фіз-мат.н., ст.викл. каф. БМК Рудніков Євгеній Григорович | Моделювання перетворень енергії під час кровоплину через активні артеріальні судини | Магістерська дисертація присвячена моделюванню перетворень енергії під час кровоплину через пружно-активні артеріальні судини з урахуванням обертального руху крові та NO-обумовленої активності ендотелію. Об'єкт дослідження – енергетичні характеристики обертального кровотоку в артеріальній системі людини; предмет – перетворення енергії пульсуючого кровотоку в нормі та при патологічних станах. Метою є поглиблення теоретичних уявлень про енергетику пружно-активних судин шляхом математичного моделювання кровотоку з обертальною компонентою. Удосконалено гідродинамічне рівняння кровотоку: до класичної моделі введено доданки в'язкої дисипації, пружної роботи стінки, NO-механізму та обертальної кінетичної енергії у формалізмі Гамільтоніана і Лагранжіана. Розраховано залежності тиску, швидкості й енергетичних параметрів вздовж аорти. Розроблено програмний застосунок з модульною архітектурою й експортом у CSV та XLSX. Гамільтоніан і Лагранжіан запропоновано як нові діагностичні маркери артеріальної системи. | Переглянути |
| ЗК-41мн | Мошко Сергій Володимирович | проф. каф. БМК, проф., д.т.н. Кучанський О.Ю. | Інтелектуальна система раннього виявлення сепсису на основі аналізу багатовимірних часових рядів життєвих показників пацієнтів |
2025
| Група | Студент | Тема атестаційної роботи / магістерської дисертації | Науковий керівник |
| ЗК-31мн | Алексійчук Катерина Олександрівна | Інформаційна система оцінювання реакції людини на звукові команди | проф. каф. БМК, д.т.н., проф. Файнзільберг Л.С. |
| ЗК-31мн | Алфьоров Андрій Ігорович | Розробка 3D-моделі назубного позиціонера на основі просторових даних комп’ютерної томографії | проф.каф. БМК, д.б.н., проф. Настенко Є.А. |
| ЗК-31мн | Рунько Владислав Сергійович | Дослідження властивостей алгоритму генерації комбінованих ознак на основі регресійної моделі Брендона | проф.каф. БМК, д.б.н., проф. Настенко Є.А. |
2024
| Група | Студент | Тема атестаційної роботи / магістерської дисертації | Науковий керівник |
| БС-21мн | Гладкий Ярослав Володимирович | Самоорганізація дерев у класі алгоритмів методу “Випадковий ліс” | доц. каф. БМК, к.т.н., доц. Павлов В.А. (консультант: ас. каф. БМК Матвійчук О.В.) |
| БС-21мн | Дольницький Андрій Романович | Система для виявлення струсу мозку на основі аналізу реакції зіниці на світло | проф. каф. БМК, д.т.н., проф. Файнзільберг Л.С. |
| БС-21мн | Карабінський Богдан Сергійович | Програмний застосунок для моніторингу відновлення рухових функцій у пацієнтів після інсульту | проф. каф. БМК, д.м.н., проф., Коваленко О.С. (консультант: ст.викл. каф. БМК Аверьянова О.А.) |
| БС-21мн | Милейко Костянтин Юрійович (Конт) | Розробка інформаційної системи аналізу психологічного стану людини, що пережила стрес | проф. каф. БМК, д.м.н., проф., Коваленко О.С. |
2023
| Группа | ПІБ студента | Тема атестаційної роботи / магістерської дисертації до наказу | Науковий керівник |
| БС-11мн | Гупало Микита Сергійович | Система оптимального розбиття вибірки за критерієм «розподіл по дисперсії» у задачах класифікації, апркосимації та прогнозу | Павлов В.А. доцент каф. БМК, к.т.н., доцент |
| БС-11мн | Савченко Віктор Романович | Математичне моделювання процесів виникнення і росту гліоми та засобів лікування організму | Зеленський К.Х. доц. каф. БМК, доцент, д.т.н. |
2022
| Группа | ПІБ студента | Тема атестаційної роботи / магістерської дисертації до наказу | Науковий керівник |
| БС-01мн | Воловецький Вадим Олександрович | Інформаційний блок роботи клінічної лабораторії | Коваленко О.С. проф. каф. БМК, проф., д.м.н. |
| БС-01мн | Гончарук Максим Олександрович | Система класифікації ступенів фіброзу при дифузних захворюваннях по УЗ зображенням печінки | Павлов В.А. доцент каф. БМК, к.т.н., доцент (Конс. Бабенко В.О., ас. каф. БМК): |
| БС-01мн | Давидович Ілля Вікторович | Оцінка якості відстеження маркерів, використовуючи ширококутну камеру для хірургічної навігації | Алхімова С.М., доцент каф. БМК, к.т.н. |
| БС-01мн | Кузьменко Денис Вікторович | Математичне моделювання противірусного захисту організму вакцинацією | Зеленський К.Х. доцент каф. БМК, доцент, д.т.н. |
2021
2020
2019
| Группа | ПІБ студента | Тема атестаційної роботи | Науковий керівник |
| БС-71мн | Борисова Галина Вікторівна | Програмний додаток для визначення функціонального стану системи кровообігу | Настенко Є.А., с.н.с., д.б.н., зав каф. БМК (конс. доц. каф. БМК, к.т.н. Носовець О.К.) |
| БС-71мн | Матвійчук Олександр Вадимович | Система розпізнавання пухлин головного мозку на МРТ зображеннях | Павлов В.А. , доц., к.т.н. (конс. доц. каф. БМК, к.т.н. Носовець О.К.) |