Liashchynskyi P. Synthesis of biomedical images based on deep neural networks.

Українська версія

Thesis for the degree of Doctor of Philosophy (PhD)

State registration number

0824U002503

Applicant for

Specialization

  • 122 - Комп’ютерні науки

Specialized Academic Board

ID 6232

Lviv Polytechnic National University

Essay

The dissertation research is devoted to the development, improvement of methods and tools for synthesizing and expanding training sets to improve the accuracy of classification of biomedical images by deep neural networks.

Research papers

1. Інтелектуальна система автоматизованої мікроскопії аналізу гістологічних та цитологічних зображень / О.М. Березький, О.Й. Піцун, П.Б. Лящинський, П.Б. Лящинський, Г.М. Мельник // Штучний інтелект. — 2017. — № 2. — С. 129-141. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. [1]

2. Синтез біомедичних зображень на підставі генеративно-змагальних мереж / О. М. Березький, П. Б. Лящинський, П. Б. Лящинський, А. Р. Сухович, Т. М. Долинюк // Український журнал інформаційних технологій. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2019. — Том 1. — № 1. — С. 35–40. [2]

3. Berezsky O.M.., Liashchynskyi P.B. “Comparison of generative adversarial networks architectures for biomedical images synthesis”. Applied Aspects of Information Technology. 2021; Vol. 4, No. 3: 250–260. DOI:https://doi.org/10.15276/aait.03.2021.4. [3]

4. Liashchynskyi, P., & Liashchynskyi, P. (2023). Analysis of metrics for GAN evaluation. Computer Systems and Information Technologies, (4), 44–51. https://doi.org/10.31891/csit-2023-4-6. [4]

5. Berezsky, O. M., Liashchynskyi, P. B., Pitsun, O. Y., & Melnyk, G. M. (2024). Deep network-based method and software for small sample biomedical image generation and classification . Radio Electronics, Computer Science, Control, (4), 76. https://doi.org/10.15588/1607-3274-2023-4-8 (Web of Science) [5]

6. Berezsky, O. M., & Liashchynskyi, P. B. (2024). Method of generative-adversarial networks searching architectures for biomedical images synthesis . Radio Electronics, Computer Science, Control, (1), 104. https://doi.org/10.15588/1607-3274-2024-1-10 (Web of Science) [6]

7. Лящинський, П. Б. (2024). Програмний засіб для класифікації та синтезу біомедичних зображень. Науковий вісник НЛТУ України, 34(4), 120-127. [7]

8. Liashchynskyi, P.B., & Liashchynskyi, P. (2019). Grid Search, Random Search, Genetic Algorithm: A Big Comparison for NAS. ArXiv, abs/1912.06059. [8]

9. Berezsky O, Liashchynskyi P. Synthesis of Convolutional Neural Network architectures for biomedical image classification, Biomedical Signal Processing and Control, Volume 95, Part B, 2024, 106325, https://doi.org/10.1016/j.bspc.2024.106325. (Scopus, Q1) [9]

10. Berezsky, O., Pitsun, O., Liashchynskyi, P., Derysh, B., Batryn, N. (2023). Computational Intelligence in Medicine. In: Babichev, S., Lytvynenko, V. (eds) Lecture Notes in Data Engineering, Computational Intelligence, and Decision Making. ISDMCI 2022. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol 149. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-16203-9_28 (Scopus) [10]

11. O. Berezsky, O. Pitsun, L. Dubchak, P. Liashchynskyi and P. Liashchynskyi, "GPU-based biomedical image processing," 2018 XIV-th International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH), Lviv, Ukraine, 2018, pp. 96-99, doi: 10.1109/MEMSTECH.2018.8365710. (Scopus) [11]

12. Лящинський П. Порівняння GAN-архітектур для синтезу біомедичних зображень // ІІІ Науково-практична конференція молодих вчених і студентів «Інтелектуальні комп’ютерні системи та мережі» 2020, 26 листопада 2020р.: тези доп. – Тернопіль, 2020. – С. 31. [12]

13. Berezsky, O., Liashchynskyi, P., Pitsun, O., Liashchynskyi, P., & Berezkyy, M. Comparison of Deep Neural Network Learning Algorithms for Biomedical Image Processing. CEUR Workshop Proceedings. 2022. Vol. 3302: 5th International Conference on Informatics & Data-Driven Medicine, November 18–20, 2022, Lyon, France. P. 135-145. (Scopus) [13]

14. Berezsky, O., Pitsun, O., Melnyk, G., Batko, Y., Derysh, B., & Liashchynskyi, P. Application Of MLOps Practices For Biomedical Image Classification. CEUR Workshop Proceedings. 2022. Vol. 3302: 5th International Conference on Informatics & Data-Driven Medicine, November 18–20, 2022, Lyon, France. P. 69-77. (Scopus) [14]

15. Berezsky, O., Liashchynskyi, P., Pitsun, O., Melnyk, G. Method and software tool for generating artificial databases of biomedical images based on deep neural networks. CEUR Workshop Proceedings. 2023. Vol. 3609: 6th International Conference on Informatics & Data-Driven Medicine, November 17 - 19, 2023, Bratislava, Slovakia. P. 15-26. (Scopus) [15]‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬

16. Berezsky, O., Pitsun, O., Melnyk, G., Batko, Y., Liashchynskyi, P., & Berezkyy, M. MLOps approach for automatic segmentation of biomedical images. CEUR Workshop Proceedings. 2023. Vol. 3609: 6th International Conference on Informatics & Data-Driven Medicine, November 17 - 19, 2023, Bratislava, Slovakia. P. 241-248. (Scopus) [16]‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬

18. BCADCID breast cancer artificial digital cytology image database.: copyright certificate 123607 / O. M. Berezsky, P. B. Liashchynskyi, G. M. Melnyk, O. Y. Pitsun. Application. November 20, 2023, published February 8, 2024. [18]

Similar theses