Целью статьи является исследование влияния соотношения реальных и аугментированных данных на качество сегментации узлов щитовидной железы на ультразвуковых изображениях. Введён коэффициент аугментации R — отношение числа аугментированных изображений к числу оригинальных — и проанализировано его влияние при использовании архитектур ConvNeXt-Tiny, Swin Transformer-Tiny и ViT-Base. Оценка выполнена на датасете DDTI с применением метрик Dice и IoU. Показано, что зависимость качества от R немонотонна: существует оптимальное значение, при котором достигается максимум, а при избыточной аугментации наблюдается снижение качества, наиболее выраженное для ViT-Base.

Холод Д.В., Боброва Е.В. (науч. рук. Zaytsev K.S.) Управление аугментацией данных для решения задачи сегментации снимков узи щитовидной железы // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16318