Отзыв научного руководителя на бакалаврскую работу студентки 4 курса кафедры информатики математико-механического факультета Алимпьевой А.В.  Методы глубокого машинного обучения для обнаружения аномалий в рентгеновских снимках  Бакалаврская работа Алимпьевой А. В. посвящена проблеме обнаружение аномалий на рентгеновский снимках грудной клетки. Задача является актуальной в связи с нехваткой квалифицированных врачей рентгенологов для первичного описания снимков при массовом регулярном обследовании населения, которое является основным методом раннего обнаружения туберкулеза, других хронических инфекционных заболеваний и онкологических заболеваний органов грудной клетки.  Целью работы была реализация и сравнение методов глубокого машинного обучения для классификации нормальных снимков и снимков с патологиями на существующих открытых наборах рентгенологических снимков грудной клетки.  В работе достигнуты следующие результаты: •	Обучена нейросеть c архитектурой U-Net для выделения областей интереса; •	Обучены нейросети GoogLeNet, Inception V3, ResNet; •	Произведено сравнение качества классификации, все классификаторы имеют близкое качество, наилучшее значение F1 = 0.8, публикациями;  Достигнутые результаты демонстрируют хорошую повторяемость известных измерений качества классификации и их малую зависимость от архитектуры нейросети. Результаты имеют важное практическое значение для выбора архитектуры сетей при решении задачи поиска аномалий.  Работа имеет и недостатки: •	F1 мера является неадекватной задаче поиска аномалий. Для практического применения требуется несбалансированная мера которая должна быть учтена при обучении, чего не было сделано; •	не проведено сравнение результатов без выбора области интереса; •	в тексте работы используется ссылка на материал Wikipedia •	текст дипломной записки имеет некоторые стилистические недочеты.  Несмотря на недочеты, учитывая ценные практические результаты работы, считаю, что бакалаврская работа Алимпьевой А.В. заслуживает оценки - "ОТЛИЧНО".  к. ф.-м. н., ст. преп. кафедры информатики математико-механического факультета СПбГУ               	Салищев С. И. 15.05.2018