Видання, зареєтровані у фондах бібліотеки
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/56
Browse
38 results
Search Results
Item Моделі та методи інформаційної технології діагностування інфекційних захворювань за шкірними проявами(Сумський державний університет, 2025) Кіншаков, Едуард Віталійович; Kinshakov, Eduard VitaliiovychУ дисертаційній роботі розв’язано актуальну науково-прикладну задачу підвищення точності попереднього діагностування шкірних захворювань шляхом розроблення інтелектуальної інформаційної технології, що об’єднує методи сегментації зображень, адаптивної класифікації та підтримки прийняття рішень. Запропонована інформаційна технологія, реалізована у інтелектуальній системі діагностування, доступній через чат-бот, що забезпечує діагностику зображень шкіри в умовах обмежених ресурсів і низької пропускної здатності каналів зв’язку. У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету та задачі дослідження, визначено об’єкт і предмет, розкрито наукову новизну та практичну значущість результатів, наведено особистий внесок здобувача, достовірність результатів, перелік публікацій та результати апробації. Перший розділ присвячено аналізу сучасних підходів до автоматизованої діагностики шкірних захворювань та впровадження інформаційних технологій у медичну практику. Оцінено сильні та слабкі сторони існуючих систем підтримки прийняття рішень, зокрема на основі штучного інтелекту, що дозволило сформулювати вимоги до подальших досліджень. Здійснено порівняльний аналіз результативності застосування як традиційних, так і прогресивних методик в області автоматизованої ідентифікації дерматологічних захворювань. Акцентовано увагу на ключовій ролі загальнодоступних наборів даних як важливого ресурсу для тренування та тестування розроблених моделей. Розглянуто актуальні питання, пов'язані зі стандартизацією процесів, забезпеченням зрозумілості прийнятих рішень та підвищенням рівня довіри до висновків автоматизованої діагностики. У результаті зроблено висновок про нагальну потребу у створенні інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень для діагностування інфекційних захворювань за шкірними проявами, яка б гармонійно поєднувала високу алгоритмічну точність зі здатністю гнучко адаптуватися до специфіки клінічних умов, що і становить основу для подальших наукових пошуків. У другому розділі сформульовано математичну модель методу попередньої обробки знімків ділянок шкіри на основі поєднання сегментації зображень та накладання фільтрів. Обґрунтовано доцільність використання згорткових нейронних мереж (CNN) і глибоких моделей, таких як VGG19. Запропоновано метод попередньої обробки зображень із використанням алгоритмів K-Means, Watershed і методу Оцу, що дозволяє покращити сегментацію уражених ділянок. Також проаналізовано особливості структури та наповнення датасету DermNet, зокрема виявлено нерівномірність розподілу зображень між класами, що вплинуло на вибір стратегії навчання. Було реалізовано балансування вибірки та застосовано методи аугментації даних для підвищення стійкості моделей до візуального шуму та варіативності. Додатково здійснено дослідження впливу різних функцій активації, оптимізаторів та параметрів навчання на точність класифікації. Зібрані результати лягли в основу формування вимог до архітектури майбутньої інформаційної технології підтримки прийняття рішень у сфері дерматологічної діагностики. Проведено експериментальний аналіз архітектур CNN і VGG19 для класифікації 23 класів шкірних патологій з використанням датасету DermNet. У третьому розділі розроблено метод підтримки прийняття рішень при діагностуванні шкірних захворювань на основі багаторівневої класифікації, який використовує редукцію множини класів діагнозів як результат збирання попереднього анамнезу пацієнта. Для кожного класу побудовано окрему нейронну мережу, що дозволяє підвищити точність класифікації на 15–20% у порівнянні з універсальною моделлю. Також запропоновано метод редукції множини класів за допомогою дерева рішень, яке працює на основі попереднього опитування користувача. Проведено повний цикл оцінювання метрик класифікації: точності, точність позитивного прогнозу, повноти, F1-міри, AUC показник. Було розроблено структуру симптоматичного дерева рішень, що забезпечує адаптацію системи до специфічного первинного запиту пацієнта. Це дозволило створити гнучкий механізм вибору відповідної нейронної мережі залежно від наявного симптомокомплексу. Детально представлено архітектури семи спеціалізованих моделей, призначених для класифікації узагальнених груп захворювань, а саме: пухлинних, вірусних, грибкових, алергічних, запальних, папулосквамозних та бульозних. Проведено зіставлення результатів роботи цих спеціалізованих моделей з результатами базової універсальної нейронної мережі, яка охоплює всі зазначені класи. Було показано, що застосування підходу з попередньою редукцією класів дозволяє значно зменшити обчислювальні витрати та підвищити точність класифікації завдяки цілеспрямованому навчанню моделі на вужчому спектрі діагностичних випадків. Результати кожної моделі представлено у вигляді таблиць метрик та матриць помилок, що дає змогу оцінити не лише загальну точність, але й здатність моделі уникати хибної діагностики між патологіями зі схожими проявами. Було сформовано основу для подальшого розгортання інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень, яка поєднує аналітичну точність глибинного навчання з гнучкістю експертної логіки. У четвертому розділі представлено функціональну модель інформаційної технології та архітектуру автоматизованої системи підтримки прийняття рішень при діагностуванні шкірних захворювань, реалізованої у вигляді телемедичної системи з чат-ботом Telegram, інтеграцію в хмарну інфраструктуру з використанням AWS, Kafka, ECS, RDS. Забезпечено відповідність принципам захисту персональних даних згідно із Законом України “Про захист персональних даних”. Проведено апробацію розробки в медичному центрі та освітньому середовищі, що підтвердило її практичну ефективність. У межах розділу також детально описано складові архітектури системи, включаючи модулі збору, обробки, зберігання та аналізу даних, а також механізми взаємодії з користувачем через діалоговий інтерфейс. Розроблено UML-діаграми, що наочно представляють ключові процеси обробки запитів, маршрутизації класифікації, формування висновків і надання рекомендацій. Для моделювання структурно-функціональної взаємодії підсистем застосовано нотацію IDEF0. Окрему увагу в цьому розділі приділено питанням безпеки, що реалізовано через обмеження доступу до медичних даних, шифрування каналів зв'язку та авторизацію за допомогою унікальних ідентифікаторів. Описано процеси логування дій користувача та адміністратора з метою відстеження історії взаємодії та подальшого вдосконалення системи. Крім того, представлено сценарії практичного застосування інформаційної технології де користувач фотографує уражену ділянку шкіри, надсилає зображення через Telegram-бот, після чого система здійснює попередню обробку, класифікацію та надає відповідь у вигляді ймовірного діагнозу з рекомендацією звернутися до лікаря. Валідаційні результати були сформовані завдяки використано реальних зображень з клінічних випадків, що дозволило оцінити точність класифікації в умовах, максимально наближених до практичного використання. Проаналізовано результати апробації, які підтвердили зручність використання, ефективність технічної реалізації та значний потенціал для масштабування як у клінічній, так і в навчальній практиці. Запропоновані моделі та методи дозволяють здійснювати попереднє діагностування шкірних захворювань на ранніх стадіях з високою точністю навіть в умовах обмежених технічних ресурсів. Отримані результати мають перспективу подальшого використання для розвитку телемедичних систем в інших медичних галузях. Автором проведено комплексний аналіз методів машинного навчання та обґрунтовано вибір фреймворків TensorFlow і PyTorch як оптимальних середовищ для побудови моделей класифікації шкірних захворювань. Застосування зазначених інструментів забезпечити необхідну гнучкість при проєктуванні, навчанні та тестуванні нейронних мереж, а також високу точність та ефективність функціонування системи. У процесі дослідження розроблено та впроваджено методи попередньої обробки й сегментації зображень, що включають нормалізацію, кластеризацію, морфологічні фільтри та сегментацію методом watershed. Це дало змогу суттєво підвищити якість виокремлення уражених ділянок шкіри, що напряму вплинуло на покращення результатів класифікації. Одним із визначальних кроків стало обґрунтоване згрупування 23 діагнозів у 7 узагальнених класів, що дозволило побудувати вузькоспеціалізовані моделі для кожної групи. Такий підхід до організації моделей, у поєднанні з удосконаленим процесом обробки зображень, дозволив підвищити загальну точність роботи системи на 15–20%, що повністю відповідає поставленим науковим завданням. Експерименти підтвердили ефективність запропонованої інформаційної технології, зокрема доцільність розподілу діагнозів за класами та реалізацію архітектур, орієнтованих на ресурсоефективність. Отримані результати є підґрунтям для подальшого розвитку телемедичних систем попередньої діагностики інфекційних захворювань за шкірними проявами, а також дерматологічних захворювань, та адаптації під інші класи медичних зображень. Практичне значення одержаних результатів: - Розроблено інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень для попереднього діагностування шкірних захворювань, яка знижує потребу в очних консультаціях та може ефективно застосовуватись у разі обмеженого доступу до медичної допомоги. Її впровадження сприяє ранньому виявленню захворювань, зменшенню навантаження на медичні заклади та покращенню загального стану пацієнтів. - Система адаптована до телемедицини, а саме вона забезпечує віддалене отримання попереднього діагнозу через смартфон, завдяки реалізації у вигляді чат-бота, що працює зі зниженим споживанням інтернет-трафіку і є зручним у використанні в будь-яких умовах. Результати дисертаційної роботи впроваджені в медичні установи та використовуватися як інструмент для попередньої діагностики шкірних захворювань, сприяючи покращенню якості медичних послуг і здоров'я пацієнтів.Item Вивчаємо анатомію українською(Сумський державний університет, 2021) Набок, Марина Миколаївна; Набок, Марина Николаевна; Nabok, Maryna MykolaivnaНавчальний посібник розрахований для іноземних студентів 1–2-х курсів з українською мовою навчання та складений відповідно до Стандартів вищої медичної та фармацевтичної освіти України галузі знань 222 «Медицина». У структурі посібника передбачено дотекстові завдання, тексти для читання, післятекстові завданння, додатковий матеріал та список літератури. Матеріал подано відповідно до програми курсу, що містить такі тематичні блоки: «Серцево-судинна система», «Сечова система», «Статева система», «Ендокринна система». Кожна тема містить граматичний та лексичний матеріал, розрахований на активізацію мовленнєвих компетенцій іноземного студента в професійному (медичному) середовищі. Додатковий матеріал після кожної теми істотно розширить лексикон (словниковий запас) із медичної тематики іноземних студентів.Item Адміністративно-правовий механізм охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій(Сумський державний університет, 2021) Глущенко, Наталія Володимирівна; Глущенко, Наталия Владимировна; Hlushchenko, Nataliia VolodymyrivnaДисертацію присвячено дослідженню особливостей адміністративно-правового механізму охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій і визначенню напрямків його удосконалення. Надається авторське визначення поняття "адміністративно-правовий механізм охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій". Серед елементів адміністративно-правового механізму охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій виокремлено: 1) правовідносини (суб’єкти, об’єкт, зміст); 2) принципи адміністративно-правової охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій; 3) адміністративно-правові норми, що регламентують охорону та захист прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій; 4) адміністративну відповідальність за порушення прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій. Розкривається зміст конституційних, галузевих та міжгалузевих принципів адміністративно-правової охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій. Запропоновано адміністративно-правове регулювання охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій розуміти як цілеспрямований вплив, прийнятих у встановленому законом порядку адміністративно-правових норм, на суспільні відносини у сфері набуття та реалізації виключних прав особистого і майнового характеру на результати інтелектуальної діяльності у сфері медицини та біотехнології з метою їх упорядкування, розвитку в інтересах не лише правовласників, але й суспільства та держави, а також захисту від неправомірних посягань. Класифікуються джерела адміністративно-правового регулювання охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій: за місцем нормативних актів в ієрархії актів законодавства, за об’єктами прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнології, які потребують охорони та захисту, за спрямованістю положень нормативних актів на охорону чи захист об’єктів права інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій. Визначено особливості суб’єктів адміністративно-правового механізму охорони та захисту прав інтелектуальної власності: це обов’язковий елемент вказаного механізму; серед них є органи законодавчої, виконавчої, судової влади; завершено перехід від трирівневої до дворівневої системи органів виконавчої влади України до повноважень яких належать питання охорони та захисту прав інтелектуальної власності; триває створення Вищого суду інтелектуальної власності, що позначається на стані реалізації судового порядку захисту прав інтелектуальної власності. Серед органів виконавчої влади, які є суб’єктами адміністративно-правового механізму охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій, зважаючи на їх повноваження виокремлено: а) суб’єкти, для яких повноваження з охорони та захисту прав інтелектуальної власності є основними – НОІВ та його структурні підрозділи; б) суб’єкти, які здійснюють повноваження з охорони та захисту прав інтелектуальної власності в межах основних завдань (Кабінет Міністрів України, Міністерство економічного розвитку, торгівлі та сільського господарства в Україні, Міністерство охорони здоров’я України, Державна служба України з лікарських засобів та контролю за наркотиками, Антимонопольний комітет України, Державна митна служба України, Національна поліція України, Служба безпеки України). Під адміністративно-правовими формами охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій пропонується розуміти зовнішній прояв управлінської діяльності державних органів (їх посадових осіб), що здійснюється у визначених адміністративним законодавством межах та порядку, з метою створення належних умов для набуття та реалізації виключних прав особистого і майнового характеру на результати інтелектуальної діяльності у сфері медицини та біотехнології та захисту їх від неправомірних посягань. Виділено адміністративно-правові форми охорони прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій: видання адміністративних актів; укладення адміністративних договорів; надання адміністративних послуг. Визначено, що адміністративно-правовою формою захисту права інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій є звернення правовласника до державних органів. Акцентовано увагу на особливостях адміністративно-правових форм охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій, а також їх спільних ознаках. Розкривається зміст адміністративної відповідальності за порушення прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій за КУпАП Законом України "Про захист від недобросовісної конкуренції", Митним кодексом України. Запропоновано з метою удосконалення механізму притягнення до юридичної відповідальності за ст. 476 Митного кодексу України надати митним органам право з власної ініціативи відбирати зразки товару заявленого до митного оформлення для проведення експертизи. Узагальнено досвід США, Японії, Польщі, Німеччини щодо охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій . Сформульовано пріоритетні напрямки удосконалення адміністративно-правового механізму охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій: 1) закріплення на законодавчому рівні понять "винахід у сфері медицини" та "біотехнологічний винахід", що відповідає європейським стандартам захисту прав людини; 2) прийняття Закону України "Про охорону прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій"; 3) вдосконалення методики проведення експертизи заявки на винаходи, об’єктом яких є лікарський засіб; 4) конкретизація положень Порядку надання Кабінетом Міністрів України дозволу на використання запатентованого винаходу (корисної моделі), що стосується лікарського засобу від 04.12.2013 р.; 5) удосконалення взаємодії суб’єктів адміністративно-правового механізму охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій, зокрема: а) Державного експертного центру МОЗ України та НОІВ щодо проведення експертизи документів, що подаються для державної реєстрації лікарського засобу в частині назви; 2) НОІВ та органів Державної митної служби України щодо внесення першим інформації до Митного реєстру об’єктів права інтелектуальної власності. Наукова новизна одержаних результатів полягає в тому, що представлена наукова праця є однією із перших у вітчизняній науці адміністративного права спроб комплексно визначити сутність та особливості адміністративно-правового механізму охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій, а також напрямки його удосконалення, що дозволило сформулювати низку нових концептуальних наукових положень та надати авторські пропозиції з досліджуваних питань. Практична цінність висновків та положень дисертації підтверджується тим, що вони можуть бути використані: 1) для розробки подальших напрямків удосконалення адміністративно-правового механізму охорони та захисту прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій; 2) для внесення змін в законодавство, що регулює адміністративно-правову охорону та захист прав інтелектуальної власності у сфері медицини та біотехнологій; 3) під час проведення занять та підготовки навчально-методичної літератури із дисциплін "Адміністративне право", "Господарське право".Item Нове в діагностиці та лікуванні: поточний інформаційний список, I квартал 2018 р.(Сумський державний університет. Бібліотека. Медична бібліотека, 2018) Крицька, Ольга Василівна; Крицкая, Ольга Васильевна; Krytska, Olha Vasylivna; Берко, Наталія Миколаївна; Берко, Наталия Николаевна; Berko, Nataliia MykolaivnaПоточний інформаційний список містить перелік статей з періодичних видань, які надійшли до бібліотеки у період з січня по березень 2018 року і висвітлюють нові методики діагностики і лікування.Item Нове в діагностиці та лікуванні: поточний інформаційний список, ІV квартал 2017 р.(Сумський державний університет. Бібліотека. Медична бібліотека, 2017) Крицька, Ольга Василівна; Крицкая, Ольга Васильевна; Krytska, Olha Vasylivna; Берко, Наталія Миколаївна; Берко, Наталия Николаевна; Berko, Nataliia MykolaivnaПоточний інформаційний список містить перелік статей з періодичних видань, які надійшли до бібліотеки у період з жовтня по грудень 2017 року і висвітлюють нові методики діагностики і лікування.Item Нове в діагностиці та лікуванні: поточний інформаційний список, ІIІ квартал 2017 р.(Сумський державний університет. Бібліотека. Медична бібліотека, 2017) Крицька, Ольга Василівна; Крицкая, Ольга Васильевна; Krytska, Olha Vasylivna; Берко, Наталія Миколаївна; Берко, Наталия Николаевна; Berko, Nataliia MykolaivnaПоточний інформаційний список містить перелік статей з періодичних видань, які надійшли до бібліотеки у період з липня по вересень 2017 року і висвітлюють нові методики діагностики і лікування.Item Нове в діагностиці та лікуванні: поточний інформаційний список, ІI квартал 2017 р.(Сумський державний університет. Бібліотека. Медична бібліотека, 2017) Крицька, Ольга Василівна; Крицкая, Ольга Васильевна; Krytska, Olha Vasylivna; Берко, Наталія Миколаївна; Берко, Наталия Николаевна; Berko, Nataliia MykolaivnaПоточний інформаційний список містить перелік статей з періодичних видань, які надійшли до бібліотеки у період з квітня по червень 2017 року і висвітлюють нові методики діагностики і лікування.Item Нове в діагностиці та лікуванні: поточний інформаційний список, I квартал 2017 р.(Сумський державний університет. Бібліотека. Медична бібліотека, 2017) Крицька, Ольга Василівна; Крицкая, Ольга Васильевна; Krytska, Olha Vasylivna; Берко, Наталія Миколаївна; Берко, Наталия Николаевна; Berko, Nataliia MykolaivnaПоточний інформаційний список містить перелік статей з періодичних видань, які надійшли до бібліотеки у період з січня по березень 2017 року і висвітлюють нові методики діагностики і лікування.Item Нове в діагностиці та лікуванні: поточний інформаційний список, IV квартал 2016 р.(Сумський державний університет. Бібліотека. Медична бібліотека, 2016) Крицька, Ольга Василівна; Крицкая, Ольга Васильевна; Krytska, Olha Vasylivna; Берко, Наталія Миколаївна; Берко, Наталия Николаевна; Berko, Nataliia MykolaivnaПоточний інформаційний список містить перелік статей з періодичних видань, які надійшли до бібліотеки у період з жовтня по грудень 2016 року і висвітлюють нові методики діагностики і лікування.Item Нове в діагностиці та лікуванні: поточний інформаційний список, III квартал 2016 р.(Сумський державний університет. Бібліотека. Філіал бібліотеки в медичному інституті, 2016) Крицька, Ольга Василівна; Крицкая, Ольга Васильевна; Krytska, Olha Vasylivna; Крамаренко, Ольга Анатоліївна; Крамаренко, Ольга Анатольевна; Kramarenko, Olha AnatoliivnaПоточний інформаційний список містить перелік статей з періодичних видань, які надійшли до бібліотеки у період з липня по вересень 2016 року і висвітлюють нові методики діагностики і лікування.