Работа посвящена автоматизированной локализации анатомических структур щитовидной железы на УЗИ-изображениях как основе интеллектуальных систем поддержки врачебных решений. Существующая субъективность интерпретации снимков обосновывает необходимость разработки автоматизированных методов анализа. В качестве решения предложен подход к семантической сегментации изображений с использованием моделей глубокого обучения. Ключевое внимание уделено методике подготовки данных: для повышения эффективности аннотирования применена полуавтоматическая разметка с использованием модели SAM с последующей экспертной коррекцией. Такой подход обеспечивает создание точных размеченных данных для обучения нейросетевых моделей сегментации и последующего расчета количественных характеристик.

Стерхова Е.П., Ложкин И.А. (науч. рук. Zaytsev K.S.) Локализация структур щитовидной железы на снимках узи при их автоматизированном интеллектуальном анализе // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16768