Експериментальний аналіз ефективності глибоких нейронних мереж для автоматизованої класифікації об’єктів за зображеннями МРТ - Угрин, Д. І.; Доренський, О. П.; Іл’юк, О. Д.; Ушенко, Ю. О.; Шкідіна, К. С. (Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки, 2025)
У праці представлено результати системного аналізу та порівняльного дослідження ефективності сучасних глибоких нейронних мереж ResNet50, DenseNet121 та EfficientNet-B0 для задачі автоматизованої класифікації пухлин головного мозку за цифровими зображеннями МРТ. Експериментальна частина ґрунтується на медичному наборі даних, попередньо підданому стандартним методам аугментації та нормалізації. Кількісні результати показали, що ResNet50 досягла точності 92%, DenseNet121 – 74%, а EfficientNet-B0 продемонструвала найвищий результат із точністю 97%. Додаткові якісні метрики підтвердили отримані висновки: показник F1-міри для EfficientNet-B0 склав 0,96, що свідчить про баланс між точністю та повнотою, тоді як ResNet50 забезпечила F1-міру на рівні 0,91, а DenseNet121 – 0,73. Візуалізація результатів класифікації продемонструвала, що всі моделі правильно визначають клас пухлини, проте рівень впевненості відрізняється: від 0,74 у DenseNet121 до 0,97 у EfficientNet-B0. Якісний аналіз підтвердив доцільність застосування EfficientNet-B0 у випадках, де пріоритетом є швидка та точна інференція за обмежених обчислювальних ресурсів. ResNet50, попри вищі обчислювальні витрати, може бути ефективною для задач, де потрібна стійкість і максимальна точність. Отримані результати свідчать про значний потенціал використання глибоких моделей у медичній діагностиці та створенні інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень у нейрорадіології.