О Т З Ы В на выпускную квалификационную работу магистра по направлению 02.04.02 «Фундаментальная информатика и информационные технологии» основной образовательной программы ВМ.5503 «Технологии баз данных» Спиридонова Александра Юрьевича, выполненную на тему: «Нейросетевые методы анализа изображений аорты» Выпускная квалификационная работа Спиридонова А.Ю. посвящена такому актуальному направлению в области компьютерного зрения, как сегментация медицинских изображений, которое имеет широкое применение в реальной жизни. Выделение на изображениях составных частей помогает в решении множества медицинских проблем. К таковым относятся: выявление опухолей, вычисление объёмов ткани, установление диагноза, изучение анатомической структуры и помощь в проведении хирургических операций. Целью выпускной квалификационной работы Спиридонова А.Ю. являлась разработка нейросетевых методов анализа изображений аорты, сравнение имеющихся архитектур и оценка качества моделей. Для достижения поставленной цели студентом был проведен обзор существующих архитектур нейронных сетей в задаче сегментации с использованием современной и зарубежной литературы. Качество моделей, решающих данную задачу, определяется в немалой степени объемом обучающей выборки, поэтому автор выбирает для обучения и распознавания две коллекции изображений, находящихся в открытом доступе, объединяет и расширяет их с помощью аугментации. В работе автором предлагается несколько нейросетевых архитектур для сегментации аорты, в том числе и передовая модель с использованием трансформеров. Предложенные модели сети реализуются в рамках популярного фреймворка PyTorch. Обучение сетей происходит без кросс-валидации на обучающем множестве, а качество обучения оценивается на валидационном множестве изображений. При этом автор приводит экспериментальные данные об эффективности работы последовательных моделей. К недостаткам выпускной квалификационной работы Спиридонова А.Ю. следует отнести замечания по оформлению списка литературы. Стоит отметить, что все результаты работы получены студентом лично. Автор достаточно хорошо овладел нейросетевыми технологиями и инструментами их практической реализации, а отмеченные замечания не влияют на общую положительную оценку работы. На основании вышеизложенного считаю, что выпускная квалификационная работа Спиридонова А.Ю. на тему «Нейросетевые методы анализа изображений аорты» выполнена в соответствии с предъявляемыми требованиями и заслуживает оценку «отлично». Н а у ч н ы й р у к о в о д и т е л ь Заведующий Кафедрой технологии программирования доцент, к.т.н. И.С. Блеканов 7 июня 2022 г.