MLOPS ПІДХІД ДЛЯ АВТОМАТИЧНОЇ СЕГМЕНТАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ

Автор(и)

  • ОЛЕГ ПІЦУН Західноукраїнський національний університет Автор https://orcid.org/0000-0003-0280-8786
  • МИКОЛА БЕРЕЗЬКИЙ Західноукраїнський національний університет Автор https://orcid.org/0000-0001-6507-9117
  • МИРОСЛАВ ШИМЧУК Західноукраїнський національний університет Автор

DOI:

https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-355-66

Ключові слова:

Глибоке навчання, мікросервіси, архітектура програмного забезпечення, біомедичні зображення

Анотація

Розробка штучного інтелекту та алгоритмів класифікації та сегментації зображень значною мірою сприяла розвитку технологій у сфері автоматичної діагностики з мінімальною участю людини. Ключовою особливістю цього типу завдань є необхідність використання великої кількості даних та потреба у значних обчислювальних ресурсах. Також існує потреба у використанні хмарних обчислень для спільної роботи над проектами. При аналізі таких специфічних та складних зображень, як імуногістохімічні, гістологічні та цитологічні, використання лише алгоритмів підходу є недостатнім. Тому поширення набуло використання згорткових нейронних мереж з архітектурою U-net для автоматичної сегментації. У цій статті запропоновано структуру життєвого циклу сегментації біомедичних зображень на основі практики MLOps. Особливістю цього підходу є розробка механізму обробки зображень за допомогою масок зображень.

Завантаження

Опубліковано

28.08.2025

Як цитувати

ПІЦУН, О., БЕРЕЗЬКИЙ, М., & ШИМЧУК, М. (2025). MLOPS ПІДХІД ДЛЯ АВТОМАТИЧНОЇ СЕГМЕНТАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, 355(4), 463-469. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-355-66